Design de Usabilidade em Interfaces Conversacionais Híbridas

Esta dissertação retrata essencialmente o design de usabilidade em Interfaces Conversacionais que permitem ao utilizador interagir através de linguagem natural. Estas interfaces apesar de evoluírem de forma constante e apresentarem uma maior tendência em relação à adesão por parte de empresas de tecnologia, expõem ainda diversos problemas e limitações no que diz respeito à usabilidade.Assim, o desafio da presente dissertação envolve a aplicação de e-commerce Shelf AI, desenvolvida pela Xarevision, que permite ao utilizador realizar compras, procurando o produto através de texto, voz ou código de barras. Apesar de ser possível a pesquisa por voz, esta não inclui a capacidade de o utilizador interagir através de um diálogo natural. Posto isto, o objetivo passa por transformar a Shelf AI numa interface conversacional híbrida, onde o utilizador tenha a possibilidade de interagir de forma híbrida, ou seja, por voz e por toque/texto.No caso de interfaces conversacionais, a usabilidade depende maioritariamente do fluxo de diálogo, ou seja, de como o utilizador interage com o sistema através de linguagem natural. O processo de design foca-se principalmente no fluxo de diálogo, onde é necessário compreender o utilizador, existir uma compreensão clara dos fatores humanos assim como outros fatores que possam interferir negativamente com a usabilidade do sistema. Tendo em conta que a Shelf AI está a ser convertida numa interface híbrida, foram deliniadas novas funcionalidades que conduziram à alteração ou novas modificações em relação à componente gráfica assim como a conversacional.This dissertation portrays essentially the usability design in Conversational Interfaces that allows the user to interact via natural language. Even though these interfaces evolve steadily and present a greater tendency in relation to accession by technology companies, there are still several problems and limitations when it comes to usability.Thus, the challenge of this dissertation involves the application of e-commerce Shelf AI, developed by Xarevision, which allows the user to make purchases, look for the product via text, voice or barcode. Although it is possible to search by voice, this does not include the ability for the user to interact through a natural dialogue. Having said that, the goal is to turn the Shelf AI into a hybrid conversational interface, where the user has the possibility to interact in hybrid form, i.e. by touch and voice/text.In the case of conversational interfaces, usability depends on mostly dialog flow, which is how the user interacts with the system through natural language. The design process focuses mainly on the dialog flow, where it is necessary to understand the user, a clear understanding of human factors as well as other factors that may interfere negatively with the usability of the system. Taking into account that the Shelf AI is being converted into a hybrid interface, new features were defined which led to the amendment or new modifications in relation to the graphic component as well as conversational

Sistemas de diálogo basados en modelos estocásticos

En la presente tesis, titulada Sistemas de diálogo basados en modelos estocásticos , se expone el estado del arte en el área de los sistemas de diálogo y se presenta el trabajo realizado en el diseño e implementación de los módulos de un sistema de diálogo determinado. La tesis se centra en el estudio de la gestión de diálogo desde una aproximación estadística. La tesis aporta el desarrollo de un sistema de diálogo completo (con entrada y salida de texto, en lengua española, y para una tarea de dominio semántico restringido, la definida en el proyecto de investigación BASURDE). Dicho sistema está constituido por los módulos de comprensión del lenguaje natural, de gestión del diálogo y de generación de respuestas en lenguaje natural. Dado el objetivo central de la tesis, el desarrollo del módulo gestor de diálogo ha sido el principal trabajo y, en consecuencia, es expuesto con la máxima amplitud en la presente memoria. El limitado tamaño del corpus de diálogos de la tarea BASURDE ha supuesto una severa dificultad en el desarrollo de un gestor de diálogo basado exclusivamente en modelos estadísticos. El módulo gestor de diálogo finalmente implementado determina su estrategia de diálogo mediante la combinación de varias fuentes de conocimiento: unas de carácter estocástico, los modelos aprendidos a partir del corpus; otras de arácter heurístico, reglas que incorporan conocimiento pragmático y semántico, ya sea genérico o específico de la tarea. Por último, se ha considerado la simulación de los usuarios como una técnica lternativa para fines como la evaluación del comportamiento del sistema de diálogo, la ampliación del corpus mediante diálogos sintéticos, o el aprendizaje dinámico de los modelos estocásticos de diálogo. Se han diseñado e implementado los correspondientes módulos simuladores de usuario, estudiándose las posibilidades de esta técnica.objetivo central de la tesis, el desarrollo del módulo gestor de diálogo ha sido el principal trabajo y, en onsecuenciaTorres Goterris, F. (2006). Sistemas de diálogo basados en modelos estocásticos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1901Palanci

Design Strategies For Spoken Language Dialog Systems

The development of task-oriented spoken language dialog system requires expertise in multiple domains including speech recognition, natural spoken language understanding and generation, dialog management and speech synthesis. The dialog manager is the core of a spoken language dialog system, and makes use of multiple knowledge sources. In this contribution we report on our methodology for developing and testing different strategies for dialog management, drawing upon our experience with several travel information tasks. In the LIMSI ARISE system for train travel information we have implemented a 2-level mixedinitiative dialog strategy, where the user has maximum freedom when all is going well, and the system takes the initiative if problems are detected. The revised dialog strategy and error recovery mechanisms have resulted in a 5-10% increase in dialog success depending upon the word error rate. INTRODUCTION The dialog manager is the core of a spoken language dialog system (SLDS). ..