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J-GLOBAL ID：201902267339588286   整理番号：19A1543965

人工知能チャットボックスを構築するためのAIMLとシーケンス-シーケンスモデル:比較分析からの洞察【JST・京大機械翻訳】

AIML and Sequence-to-Sequence Models to Build Artificial Intelligence Chatbots: Insights from a Comparative Analysis

著者 (3件)： Teckchandani Nishant (School of Science and Technology, Middlesex University Mauritius, Flic-en-Flac, Mauritius) ,  Santokhee Aditya (School of Science and Technology, Middlesex University Mauritius, Flic-en-Flac, Mauritius) ,  Bekaroo Girish (School of Science and Technology, Middlesex University Mauritius, Flic-en-Flac, Mauritius)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 561  ページ： 323-333  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： チャタリングは,テキストを通して人間と自律的にコミュニケーションできるソフトウェアであり,その有用性のために,それらのクライアントにタイムリーなコミュニケーションを提供するために,ビジネスの数の増加がそのようなツールを実行している。過去において,文献は革新的なチャタリングとそのようなツールの評価に焦点を合わせてきたが,そのような会話システムを批判的に比較するために限られた研究が行われている。このギャップを扱うために,本研究では,人工知能マークアップ言語(AIML)を批判的に比較し,シーケンスからシーケンスへのモデルを構築する。この試みでは,各モデルを実装するために2つのチャタリングを開発し,3つの計量,すなわち,ユーザの満足度,情報検索率,および各チャタリングのタスク完了率に基づいて,ガラスボックスとブラックボックス評価の混合物を用いて評価した。結果は,AIMLチャタリングがより良いユーザ満足度とタスク完了率を確実にすることを示した。一方,シーケンス・シーケンス・モデルにはより良い情報検索率があった。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ガラス ,  会話 ,  ソフトウェア ,  コミュニケーション ,  チャタリング ,  ブラックボックス ,  マークアップ言語 ,  情報検索 ,  *人工知能
準シソーラス用語： ユーザ満足 ,  自律性 ,  テキスト ,  *比較分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： シーケンス-シーケンスモデル ,  AIML ,  Chatbot ,  会話エージェント ,  人工知能 ,  リカレントニューラルネットワーク

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 人工知能 ,  チャット ,  ボックス ,  構築 ,  シーケンス ,  モデル ,  比較分析 ,  洞察