Bốn bài báo của Shinji Iwata và Shiki Sato, các nhà nghiên cứu tại kèo bóng đá số Lab, một tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo, là ``thông qua Những kết quả nghiên cứu này dự kiến sẽ được trình bày tại SIGDIAL 2025 được tổ chức tại Avignon, Pháp vào tháng 8 năm 2025
■NềnGần đây, chatbot kèo bóng đá số dựa trên văn bản đang được giới thiệu ở nhiều thị trường với mục đích nâng cao hiệu quả kinh doanh và dịch vụ khách hàng, đồng thời, nhu cầu tự động hóa các dịch vụ và hoạt động sử dụng giao tiếp bằng giọng nói như giải đáp thắc mắc tại tổng đài, sử dụng kèo bóng đá số ngày càng tăngVới mối quan tâm ngày càng tăng đối với việc tự động hóa giao tiếp trực tuyến, nhóm hệ thống đối thoại của Phòng thí nghiệm kèo bóng đá số đang nỗ lực tăng cường nghiên cứu về công nghệ kèo bóng đá số cho phép "đối thoại trực tuyến tiên tiến, tự nhiên giống như con người"
■Giới thiệu về các giấy tờ được chấp nhận
Bốn bài viết sau đây đã được chấp nhận tại "SIGDIAL 2025" Hơn nữa,
Nhà nghiên cứu “Phòng thí nghiệm kèo bóng đá số” Shiki Sato đã tham gia với tư cách là tác giả của 4 bài báo, đây là số lượng bài báo được chấp nhận cao nhất tại SIGDIAL 2025
"Xác định và phân tích các yếu tố lấy bản sắc làm trung tâm của tính giống nhân vật trong Kịch bản trò chơi"
Shinji Iwata (Phòng thí nghiệm CyberAgent kèo bóng đá số), Koya Ihara (Trụ sở chiến lược kèo bóng đá số của CyberAgent SGE), Shiki Sato, Atsushi Baba, Asahi Tona (Phòng thí nghiệm CyberAgent kèo bóng đá số), Masahiro Yamazaki, Yuki Shiozuka (QualiArts Co, Ltd), Hiroshi Soko (Thumbzap Co, Ltd), Akifumi Yoshimoto (Phòng thí nghiệm kèo bóng đá số của CyberAgent)
| Trong bài viết này, chúng tôi đã cố gắng xây dựng các thành phần "giống nhân vật" khó diễn đạt bằng lời Hơn nữa, chúng tôi thực sự đã ánh xạ các thành phần này vào đoạn hội thoại của trò chơi và tiến hành đánh giá bằng số Dựa trên kết quả đánh giá, chúng tôi đã làm rõ bằng thực nghiệm từng thành phần có liên quan như thế nào đến tính giống nhân vậtNghiên cứu này là kết quả của sự hợp tác giữa Trụ sở Chiến lược kèo bóng đá số của SGE, QualiArts Inc (``IDOLY PRIDE'') và Samzap Inc (``Vương quốc của những giấc mơ và 100 hoàng tử ngủ trong rừng'') |
“Sự tương đồng về phong cách định hình sở thích như thế nào trong tập dữ liệu đối thoại với đánh giá của người dùng và bên thứ ba”
Seikai Numaya (Đại học Tohoku), Shoji Moriya (Đại học Tohoku), Shiki Sato (Đại học Tohoku/Phòng thí nghiệm kèo bóng đá số của CyberAgent), Reina Akama (Đại học Tohoku/Viện Ngôn ngữ và Ngôn ngữ học Quốc gia Nhật Bản/RIKEN), Jun Suzuki (Đại học Tohoku/RIKEN)
| Trong bài viết này, chúng tôi đã cố gắng làm rõ bản chất nhận dạng của con người về sự giống nhau trong phong cách nói giữa hệ thống đối thoại và người dùng cũng như ảnh hưởng của chất lượng này đối với việc đánh giá con người đối với hệ thống đối thoại Để tiến hành phân tích toàn diện bao gồm so sánh nhận thức về sự giống nhau trong phong cách nói tùy thuộc vào vị trí của người đánh giá,1 Đối thoại giữa hệ thống đối thoại và người dùng, 2 Đánh giá hệ thống bởi người dùng tham gia đối thoại và 3 Đánh giá hệ thống bởi bên thứ ba đã xem cuộc đối thoại Lần đầu tiên chúng tôi đã xây dựng một tập dữ liệu đối thoại Bằng cách phân tích tập dữ liệu này, chúng tôi nhận thấy rằng việc người dùng tương tác với hệ thống nhận ra sự giống nhau trong phong cách giọng nói khác rất nhiều so với bên thứ ba và việc chính người dùng nhận ra sự giống nhau trong phong cách giọng nói có mối tương quan chặt chẽ với đánh giá của họ về hệ thống |
“Những thách thức chính trong hệ thống đối thoại theo định hướng nhiệm vụ đa phương thức: Thông tin chi tiết từ một tập dữ liệu lớn dựa trên cạnh tranh”
Shiki Sato, Shinji Iwata, Asahi Betona (CyberAgent kèo bóng đá số Lab), Yuta Sasaki (Đại học Khoa học Tokyo), Ten Yamazaki (SB Intuitions Inc), Shoji Moriya (Đại học Tohoku), Masaya Ohagi (SB Intuitions) Ltd), Hiroshi Kikuchi, Jie Yang (Đại học Waseda), Zhiyang Qi (Đại học Điện tử Truyền thông), Takashi Kodama (NII LLMC), Koshin Lee (Học viện Công nghệ Nagoya), Masato Komuro (Đại học Chiba), Hiroyuki Nishikawa (Đại học Meikai), Ryosaku Makino (Đại học Waseda), Takashi Minato (ATR/RIKEN), Kurima Sakai, Funa Yamatomo (ATR), Kotaro Funakoshi (Đại học Khoa học Tokyo), Mayumi Usami (Đại học Ngoại ngữ Tokyo), Michimasa Inaba (Đại học Điện-Truyền thông), Tetsuro Takahashi (Đại học Kagoshima), Ryuichiro Higashinaka (Đại học Nagoya)
"Phân tích hành vi của hệ thống đối thoại trong một tình huống cụ thể đòi hỏi sự cân nhắc giữa các cá nhân"
Tetsuro Takahashi (Đại học Kagoshima), Hiroshi Kikuchi, Jie Yang (Đại học Waseda), Hiroyuki Nishikawa (Đại học Meikai), Masato Komuro (Đại học Chiba), Ryosaku Makino (Đại học Waseda), Phòng thí nghiệm Shiki Sato (CyberAgent kèo bóng đá số), Yuta Sasaki (Đại học Khoa học Tokyo), Shinji Iwata, Asahi Betona (Phòng thí nghiệm CyberAgent kèo bóng đá số), Ten Yamazaki (SB Intuitions Co, Ltd), Shoji Moriya (Đại học Tohoku), Masaya Ohagi (SB Intuitions Co, Ltd), Zhi Yang Qi (Đại học Điện-Truyền thông), Takashi Kodama (NII) LLMC), Koshin Lee (Viện Công nghệ Nagoya), Takashi Minato (ATR/RIKEN), Kurima Sakai, Satoshi Funayama (ATR), Kotaro Funakoshi (Đại học Khoa học Tokyo), Mayumi Usami (Đại học Ngoại ngữ Tokyo), Michimasa Inaba (Đại học Điện tử Truyền thông), Ryuichiro Higashinaka (Đại học Nagoya)
| Hai bài báo này là'' Đây là bản tổng hợp dữ liệu hội thoại và kiến thức về hệ thống hội thoại thu được thông qua sự kiện
Cuộc thi trực tiếp về hệ thống đối thoại là sự kiện cạnh tranh hệ thống đối thoại lớn nhất Nhật Bản, nơi các hệ thống đối thoại do nhiều công ty và trường đại học xây dựng cạnh tranh với hiệu suất của hệ thống dựa trên cuộc đối thoại thực tế giữa con người với nhauĐây là lần thứ 7 và Shiki Sato của CyberAgent kèo bóng đá số Lab giữ vai trò chủ tịch ủy ban điều hành
Trong phiên thứ 7, chúng tôi đã tổ chức ``Theo dõi nhiệm vụ'' trong đó các hệ thống đối thoại đa phương thức tương tác thông qua hình ảnh âm thanh và camera cạnh tranh về khả năng hoàn thành nhiệm vụ trong các nhiệm vụ nâng cao và ``Theo dõi tình huống'' nơi họ cạnh tranh về khả năng thực hiện các cuộc đối thoại giống con người trong tình huống đồng thời tính đến các mối quan hệ giữa con người với nhau``Những thách thức chính trong Hệ thống đối thoại theo định hướng nhiệm vụ đa phương thức: Thông tin chi tiết từ quy mô lớn "Bộ dữ liệu" dựa trên cạnh tranh tóm tắt kiến thức thu được thông qua theo dõi nhiệm vụ và "Phân tích hành vi của hệ thống đối thoại trong một tình huống cụ thể yêu cầu sự cân nhắc giữa các cá nhân" tóm tắt những phát hiện thu được thông qua theo dõi tình huống
Bằng cách phân tích toàn diện khoảng 70 giờ tương tác đa phương thức giữa con người và hệ thống được thu thập thông qua cả hai tuyến, rãnh nhiệm vụ sẽ phân tích độ trễ phản hồi, độ dài lời nói, chuyển lượt, nhận dạng/tổng hợp giọng nói và bảng Theo dõi tình huống tiết lộ rằng các hành vi đa phương thức như cảm xúc và cử chỉ ảnh hưởng mạnh mẽ đến trải nghiệm người dùng và hoàn thành nhiệm vụ, đồng thời việc thiết kế rõ ràng cấu trúc đối thoại và chiến lược phản hồi đồng cảm là điều cần thiết để tăng tính tự nhiên và tin cậy của cuộc đối thoại |
■Tương laiKết quả của những nghiên cứu này dự kiến sẽ được sử dụng trong việc sử dụng kèo bóng đá số cho các nhân vật và tác nhân trò chuyện trực tuyến nhằm nâng cao sự hài lòng của người dùng bằng cách sử dụng video và âm thanh “Phòng thí nghiệm kèo bóng đá số” sẽ tiếp tục hoạt động hiệu quảChúng tôi sẽ tiếp tục nỗ lực nghiên cứu và phát triển nhằm triển khai xã hội các dịch vụ kèo bóng đá số hiệu quả trong thế giới thực
