TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Prototyping virtual instructors from human-human corpora"

Virtual instructors can be used in several applications, ranging from trainers in simulated worlds to non player characters for virtual games. In this paper we present a novel algorithm for rapidly prototyping virtual instructors from human-human corpora without manual annotation. Automatically prototyping full-fledged dialogue systems from corpora is far from being a reality nowadays. | Prototyping virtual instructors from human-human corpora Luciana Benotti PLN Group FAMAF National University of Cordoba Cordoba Argentina Alexandre Denis TALARIS team LORIA CNRS Lorraine. Campus scientifique BP 239 Vandoeuvre-les-Nancy France Abstract Virtual instructors can be used in several applications ranging from trainers in simulated worlds to non player characters for virtual games. In this paper we present a novel algorithm for rapidly prototyping virtual instructors from human-human corpora without manual annotation. Automatically prototyping full-fledged dialogue systems from corpora is far from being a reality nowadays. Our algorithm is restricted in that only the virtual instructor can perform speech acts while the user responses are limited to physical actions in the virtual world. We evaluate a virtual instructor generated using this algorithm with human users. We compare our results both with human instructors and rule-based virtual instructors hand-coded for the same task. 1 Introduction Virtual human characters constitute a promising contribution to many fields including simulation training and interactive games Kenny et al. 2007 Jan et al. 2009 . The ability to communicate using natural language is important for believable and effective virtual humans. Such ability has to be good enough to engage the trainee or the gamer in the activity. Nowadays most conversational systems operate on a dialogue-act level and require extensive annotation efforts in order to be fit for their task Rieser and Lemon 2010 . Semantic annotation and rule authoring have long been known as bottlenecks for developing conversational systems for new domains. In this paper we present novel a algorithm for generating virtual instructors from automatically an 62 notated human-human corpora. Our algorithm when given a task-based corpus situated in a virtual world generates an instructor that robustly helps a user achieve a given

• Báo cáo khoa học
• Prototyping virtual instructors
• human human corpora
• Luciana Benotti
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball