人机对话中的意图及语音识别错误对交互体验的影响分析

文档名：人机对话中的意图及语音识别错误对交互体验的影响分析
自然人机对话中,由于环境噪声、方言口音等因素带来的语音识别错误以及语义分析的不充分等原因,计算机在理解用户交互意图时出现偏差,使得计算机对要反馈的话题出现错误,造成人机对话进程的断裂.本文以面向咖啡为主题的漫谈式人机对话为例,将对话中断分为三种情况,分别是话题反馈不当、话题正确情况下的模糊反馈不当和精确反馈不当引起中断.统计数据发现,话题反馈不当带来的对话中断最为明显,在对话进程断裂情况中达到了60.1％的比例;话题反馈正确情况下,模糊回答不当和精确回答不当带来的话题中断比例分别为22.2％和21.6％;语音识别错误情况下,语义分析会带来数量更大的反馈错误.实验数据分析表明,语音识别错误情况下,根据上下文信息提高计算机对用户话题反馈的准确率,能有效降低人机对话的中断,提高人机对话的自然度.本文工作为自然人机对话的意图分类重要性提供了数据分析和实验论证.
作者：扬明浩高廷丽陶建华张大伟孙梦伊李昊巢林林
作者单位：中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,北京100190
母体文献：第十一届和谐人机环境联合会议论文集
会议名称：第十一届和谐人机环境联合会议  
会议时间：2015年9月11日
会议地点：葫芦岛
主办单位：中国计算机学会,中国图象图形学会,中国自动化学会
语种：chi
分类号：TP3G4
关键词：人机对话  语音识别  意图分析  反馈错误  交互体验
在线出版日期：2017年7月25日
基金项目：
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