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User Modeling in Spoken Dialogue Systems to Generate Flexible Guidance

机译：语音对话系统中的用户建模以生成灵活的指导

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We address the issue of appropriate user modeling to generate cooperative responses to users in spoken dialogue systems. Unlike previous studies that have focused on a user's knowledge, we propose more generalized modeling. We specifically set up three dimensions for user models: the skill level in use of the system, the knowledge level about the target domain, and the degree of urgency. Moreover, the models are automatically derived by decision tree learning using actual dialogue data collected by the system. We obtained reasonable accuracy in classification for all dimensions. Dialogue strategies based on user modeling were implemented on the Kyoto City Bus Information System that was developed at our laboratory. Experimental evaluations revealed that the cooperative responses adapted to each subject type served as good guides for novices without increasing the duration dialogue lasted for skilled users.
机译：我们解决了适当的用户建模问题，以在语音对话系统中生成对用户的协作响应。与以前的研究侧重于用户的知识不同，我们提出了更通用的建模。我们专门为用户模型设置了三个维度：系统使用的技能水平，有关目标域的知识水平以及紧迫程度。此外，使用系统收集的实际对话数据通过决策树学习自动导出模型。我们在所有尺寸的分类中都获得了合理的准确性。在我们实验室开发的《京都市公交信息系统》中，实施了基于用户建模的对话策略。实验评估表明，适应于每种主题类型的协作响应可以为新手提供良好的指导，而不会增加熟练用户持续的对话时间。

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