Learning to Interrupt the User at the Right Time in Incremental Dialogue Systems
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F18%3A43952602" target="_blank" >RIV/49777513:23520/18:43952602 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-00794-2_54" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-00794-2_54</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-00794-2_54" target="_blank" >10.1007/978-3-030-00794-2_54</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Learning to Interrupt the User at the Right Time in Incremental Dialogue Systems
Popis výsledku v původním jazyce
Continuous processing of input in incremental dialogue systems might result in the need of interrupting a user’s utterance when clarification or rapport is needed. Being able to predict the right time when to interrupt the utterance can be another step to a more humanlike dialogue. On the other hand, annotation of corpora with different types of possible interruptions requires additional human resources. In this paper, we discuss how to process a corpus that does not have interruptions specifically annotated. We also present initial experiments on two corpora and show that it is possible to model the desired behaviour from these corpora.
Název v anglickém jazyce
Learning to Interrupt the User at the Right Time in Incremental Dialogue Systems
Popis výsledku anglicky
Continuous processing of input in incremental dialogue systems might result in the need of interrupting a user’s utterance when clarification or rapport is needed. Being able to predict the right time when to interrupt the utterance can be another step to a more humanlike dialogue. On the other hand, annotation of corpora with different types of possible interruptions requires additional human resources. In this paper, we discuss how to process a corpus that does not have interruptions specifically annotated. We also present initial experiments on two corpora and show that it is possible to model the desired behaviour from these corpora.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EF15_003%2F0000470" target="_blank" >EF15_003/0000470: Robotika pro Průmysl 4.0</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Text, Speech, and Dialogue 21st International Conference, TSD 2018, Brno, Czech Republic, September 11-14, 2018, Proceedings
ISBN
978-3-030-00793-5
ISSN
0302-9743
e-ISSN
1611-3349
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
500-508
Název nakladatele
Springer Nature Switzerland AG
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Brno, Czech Republic
Datum konání akce
11. 9. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—