En utmaning med att införa talade dialogsystem för långsiktigt samspel är hur man anpassar dialogen i takt med att användare och system blir mer bekanta. Vi anser att denna utmaning inkluderar evoking och signalerande aspekter av långsiktiga relationer såsom relation. För handledningssystem, kan detta dessutom kräva att veta hur relationer signaleras bland icke-vuxna användare. Vi undersöker därför samtalsstrategier som används av tonåringar i kamrathandledning dialoger, och hur dessa strategier fungerar olika bland vänner eller främlingar. I synnerhet använder vi kommenterade och automatiskt extraherade språkliga enheter för att förutsäga oartighet och positivitet i nästa omgång. För att ta hänsyn till dessa egenskapers glesa natur i verkliga data använder vi modeller som Lasso, åsskattning och elastiskt nät. Vi utvärderar den prediktiva kraften hos våra modeller under olika inställningar och jämför våra glesa modeller med vanliga icke-sparse-lösningar. Våra experiment visar att våra modeller är mer exakta än icke-sparse modeller kvantitativt, och att tonåringar använder oväntade typer av språk för att göra relationsarbete såsom signalerande relation, men vänner och främlingar, handledare och tutees, utför detta arbete på helt olika sätt från varandra.
REF undersökte olika sociala funktioner i språket som används av vänner eller främlingar i peer-tutoring dialoger för tonåringar.
Love ya, jerkface: Using Sparse Log-Linear Models to Build Positive and Impolite Relationships with Teens
{'venue': 'Proceedings of the 13th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}