10、人们如何与虚拟哲学家交谈：真实世界应用程序的日志分析

人们如何与虚拟哲学家交谈：真实世界应用程序的日志分析

1. 引言

对话性代理（CA）作为一种直观的界面，已经广泛应用于多种场景，如帮助人们完成任务、获取信息和学习。当 CA在现实世界中部署时，它们通常会面临用户未曾训练过的对话。处理所谓的“领域外”问题的能力是代理逼真度的关键，答案的连贯性和适当性对于维持用户参与度非常重要，否则可能会引起用户的挫败感。这对于非任务导向的 CA尤为重要，因为没有明确的用户和代理共同目标，用户的话语在很大程度上是无界的。因此，任务导向 CA中常见的对话策略不再有效。为了开发良好的策略以处理开放性对话，我们需要对用户如何与这些代理互动有深入的理解。本文通过展示现实世界中用户与非任务导向对话性代理之间的对话日志的定性和定量分析，来阐明这一问题。我们特别关注一个模仿中国古代著名哲学家孔子的对话代理，称为虚拟哲学家。

2. 相关工作

与任务导向型代理相比，后者有明确的任务或用户寻求的信息范围，非任务导向型对话代理旨在模拟人类对话以娱乐、学习等，通常在特定领域内。一些例子是虚拟博物馆导游和虚拟历史人物。在评估此类系统时，除了用户的主观报告通过问卷、访谈外，日志分析是一种非常有信息量的方式，以了解代理的实际表现，并帮助我们很好地理解用户在与系统交互时的行为。Aggarwal等人提出的一个大型口语对话语料库中，有两个虚拟博物馆导游 Ada和 Grace，其中识别出常见问题并添加到角色的训练数据中以提高它们的对话能力。Kopp等人对 Nixdorf博物馆中博物馆导游 Max的对话日志进行了更详细的内容分析，他们将话语分为“问候”、“告别”、“反馈给代理”、“问题”、“答案”、“请求做某事”，并表明人们在与系统交互时使用类似人类的沟通策略。Robinson等人还分