Automatic response generation with reasoning, personalized knowledge graphs and emotional intelligence.

通过推理、个性化知识图和情商自动生成响应。

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2020-04440
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.11万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2022-01-01 至 2023-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Conversation, an interactive verbal communication between people, is an important part of conveying information, socializing, and developing companionship. Conversation plays a vital role in human life to express emotions, exchange knowledge and ideas, and share opinions. This form of communication expresses a clear manifestation of human intelligence. The attempt to automatically generate conversations indistinguishable from human ones dates back to the early stages of Artificial Intelligence. Head-to-head dialogue with a masked machine has been the ultimate test to evaluate machine intelligence. However, this endeavour to synthetically produce fluent dialogue interactions still stands as a significant challenge. The release of popular conversational agents conducting some sort of dialogue with humans, such as Siri, Alexa, Google Assistant, and Cortana, by respectively, Apple, Yahoo, Google, and Microsoft are deceiving: They mislead the public to believe that the chatbot problem is solved. However, all these chatbots are goal-oriented grounded on rule-based hard-coded templates to treat requests such as ordering products, reserving a table at a restaurant, booking a flight ticket etc., or answering factoid questions by accessing existing knowledge bases, such as who is the premier of Ontario? or what is the weather like in Vancouver? In other words, existing conversational agents are task-oriented question-answering systems that are unable to entertain a typical day-to-day chitchat conversation. Our research program focuses on solving pragmatic and foundational problems related to generating realistic human-like conversation interactions, that we call open-ended conversations. The aim is to target practical issues like generating on-topic interactions, transitioning subjects in a long conversation, verbally expressing emotion, generating conversational humour in response to previous context, exploiting context knowledge, reasoning with facts, arguing convincingly, etc. The motivation for this research is the development of more natural human-machine interaction interfaces and providing support systems such as companionship to the elderly. The need for companionship has been identified by many people and experts in psychology and geriatrics in different countries and cultures. This need to have a companion is even more important for older people. Indeed, loneliness and social isolation can predict, for the elderly, declining health and poor quality of life. The population is aging globally and while many elderly prefer staying at home, for others who are admitted in available nursing homes, there is not enough staff or volunteers to assist with their entertainment or distraction, and boredom sets in quickly. Social interactions can reduce the mentioned effects of loneliness and social isolation. One solution is a software agent that could intelligently converse and be embedded in tablets or other domestic appliances.
会话是人与人之间的一种交互式语言交流,是传递信息、社交和发展友谊的重要组成部分。会话在人类生活中起着重要的作用,可以表达情感,交流知识和思想,分享意见。这种交流方式清楚地体现了人类的智慧。 自动生成与人类对话无法区分的对话的尝试可以追溯到人工智能的早期阶段。与戴面具的机器进行面对面的对话是评估机器智能的终极测试。然而,这种努力,综合产生流畅的对话互动仍然是一个重大的挑战。 苹果、雅虎、谷歌和微软分别发布了与人类进行某种对话的流行会话代理,如Siri、Alexa、谷歌助手和Cortana,这是在欺骗:它们误导公众相信聊天机器人问题已经解决。然而,所有这些聊天机器人都是基于规则的硬编码模板,以处理诸如订购产品,在餐厅预订餐桌,预订机票等请求,或者通过访问现有的知识库来回答事实问题,例如谁是安大略的总理?或者温哥华的天气怎么样?换句话说,现有的会话代理是面向任务的问答系统,无法进行典型的日常闲聊会话。 我们的研究计划侧重于解决与生成现实的类人对话交互相关的实用和基础问题,我们称之为开放式对话。其目的是针对实际问题,如产生主题互动,在长时间的谈话中转换主题,口头表达情感,根据先前的上下文产生会话幽默,利用上下文知识,用事实推理,令人信服地辩论,这项研究的动机是发展更自然的人类-机器交互界面和提供支持系统,如陪伴老年人。 在不同的国家和文化中,许多人和心理学和老年医学专家都认为需要陪伴。这种需要有一个同伴是更重要的老年人。事实上,孤独和社会孤立可以预测老年人健康状况的下降和生活质量的下降。全球人口正在老龄化,虽然许多老年人更喜欢呆在家里,但对于其他入住养老院的人来说,没有足够的工作人员或志愿者来帮助他们娱乐或分散注意力,而且很快就会感到无聊。社会互动可以减少上述孤独和社会孤立的影响。一个解决方案是一个软件代理,可以智能地进行匡威,并嵌入到平板电脑或其他家用电器中。

项目成果

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Zaiane, Osmar其他文献

Ensemble based adaptive over-sampling method for imbalanced data learning in computer aided detection of microaneurysm
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    Gross, Douglas P.;Zhang, Jing;Zaiane, Osmar
  • 通讯作者:
    Zaiane, Osmar

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    RGPIN-2020-04440
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知道了