Konversativa agenter och personliga assistenter representerar ett historiskt och viktigt tillämpningsområde inom artificiell intelligens. Detta dokument presenterar en ny syn på problemet med att humanisera konstgjorda karaktärer genom att utforma trovärdiga och oförglömliga karaktärer som uppvisar olika framträdande känslor i samtal. Den föreslagna modellen bygger på en mångpersonlig arkitektur där varje agent implementerar en aspekt av sin identitet, var och en med sitt eget mönster av att uppfatta och interagera med användaren. I detta dokument fokuserar vi på den princip om val av känslor som väljer, från alla kandidatsvar, den som har det mest lämpliga emotionella tillståndet. Experimentet visar att en konversationell multipersonlighetskaraktär med känsloval fungerar bättre när det gäller användarengagemang än en neutral monopersonlighet.
REF ger en metod för val av känslor i samtalsagenter.
Emotion Selection in a Multi-Personality Conversational Agent
{'venue': 'ICAART', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}