Vi behandlar förutsägelser om turn-taking med tanke på relaterade beteenden såsom backchannels och fyllmedel. Backchannels används av lyssnarna för att bekräfta att den nuvarande högtalaren kan hålla i svängen. Å andra sidan används fyllnadsmedel av de blivande talarna för att visa en vilja att ta en vändning. Vi föreslår en turntaking modell baserad på multitask lärande i samband med förutsägelse av backchannels och fyllmedel. Den multitask lärande av LSTM neurala nätverk som delas av dessa uppgifter möjliggör effektiv och generaliserad inlärning, och därmed förbättrar förutsägelse noggrannhet. Utvärderingar med två typer av dialogkorpora av interaktion mellan människa och robot visar att det föreslagna systemet för lärande med flera uppgifter överträffar det konventionella lärandet med en enda uppgift.
I REF, som också tog hänsyn till förutsägelserna om bakkanaler och fyllmedel, föreslogs en turn-taking-modell baserad på lärande med flera uppgifter.
Prediction of Turn-taking Using Multitask Learning with Prediction of Backchannels and Fillers
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}