Traditionella dialogsystem använder en fast ljuddämpande tröskel för att upptäcka slutanvändarnas svängar. En sådan förenklad modell kan resultera i systembeteende som är både störande och oemottagligt, vilket i sin tur påverkar användarens upplevelse. Olika studier har observerat att mänskliga samtalspartner tar signaler från talare beteende, såsom intonation, paralanguage, innehåll, och gester bland andra, för att samordna smidigt utbyte av talande svängar. Det har dock knappast gjorts några ansträngningar för att genomföra dessa modeller i dialogsystem och kontrollera hur väl de modellerar det svängande beteendet i samspelet mellan människor och datorer. I detta dokument presenterar vi en datadriven metod för att bygga modeller för online-detektering av lämpliga responsplatser i användarens tal. Vi samlade först in människa-dator interaktionsdata med hjälp av ett talat dialogsystem som kan utföra Map Task med användare (om än med hjälp av ett trick). Med hjälp av dessa data tränade vi olika modeller som använder automatiskt utdragbara prosodiska, kontextuella och lexicosyntaktiska funktioner för online-detektering av responsplatser. Därefter implementerade vi en utbildad modell i samma dialogsystem och utvärderade den i samverkan med användarna. Resultaten av ett perceptionstest av användarinteraktioner stöder vår hypotes att den utbildade modellen ger en smidigare dialog i motsats till en baslinjemodell. Vi fann också att den utbildade modellen förbättrar systemets lyhördhet i motsats till grundmodellen. Såvitt vi vet är detta det första arbetet med den faktiska kontrollen av förslagen om användning av särskilda beteendeförhållanden som prosody, syntax och sammanhang, när det gäller att modellera mänskligt beteende i talade dialogsystem. Våra resultat bekräftar att en modell som är tränad på dessa högtalarmetoder erbjuder både smidiga turn-transitioner och responsivt systembeteende.
För att samordna smidigt utbyte för talsvängar använde sig REF av prosodiska, syntaktiska och gestfunktioner för att upptäcka lämpliga responsplatser i användarens tal.
Data-driven models for timing feedback responses in a Map Task dialogue system
{'venue': 'Comput. Speech Lang.', 'journal': 'Comput. Speech Lang.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}