Virtual assistants such as Amazon's Alexa, Apple's Siri, Google Home, and Microsoft's Cortana, are becoming ubiquitous in our daily lives and successfully help users in various daily tasks, such as making phone calls or playing music. Yet, they still struggle with playful utterances, which are not meant to be interpreted literally. Examples include jokes or absurd requests or questions such as, "Are you afraid of the dark?", "Who let the dogs out?", or "Order a zillion gummy bears". Today, virtual assistants often return irrelevant answers to such utterances, except for hard-coded ones addressed by canned replies. To address the challenge of automatically detecting playful utterances, we first characterize the different types of playful human-virtual assistant interaction. We introduce a taxonomy of playful requests rooted in theories of humor and refined by analyzing real-world traffic from Alexa. We then focus on one node, personification, where users refer to the virtual assistant as a person ("What do you do for fun?"). Our conjecture is that understanding such utterances will improve user experience with virtual assistants. We conducted a Wizard-of-Oz user study and showed that endowing virtual assistant s with the ability to identify humorous opportunities indeed has the potential to increase user satisfaction. We hope this work will contribute to the understanding of the landscape of the problem and inspire novel ideas and techniques towards the vision of giving virtual assistants a sense of humor.


翻译:亚马逊的Alexa、苹果的Siri、Google Home和微软的Cortana等虚拟助手等虚拟助手正在我们日常生活中无处不在,成功地帮助用户完成各种日常任务,例如打电话或播放音乐。然而,他们仍然在挣扎着玩弄的言辞,这些话语本不应被字面解释。例如“你害怕黑暗吗?”、“谁让狗出去?”或“让狗跑一条摇摆的灰熊”。今天,虚拟助理们常常对这种言辞做出无关的回答,除非是用罐头回答的硬码话。为了应对自动发现游戏般的言辞的挑战,我们首先要用各种游戏性的人文助理互动来描述。我们引入了一种基于幽默理论的游戏性请求的分类,并通过分析亚历克萨斯的真实世界交通流量来加以精细化。我们然后关注一个节点,人文化,让用户以虚拟助理为对象("你做什么的幽默?"。我们的想象力力手法的虚拟手法将让用户更感化的视觉更能理解。我们理解用户的视觉,我们用虚拟的视觉来提高用户的思维的动力研究。我们真的研究将让读者更能更能更能更能更理解。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月30日
Backgammon is Hard
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月29日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员