新万博体育下载_万博体育app【投注官网】

图片

EVA: Empowering Virtual Agents To Improve Their Persuasiveness

Informationen

Projektstart: 01.04.2018
Laufzeit: 3 Jahre
Projekttr?ger: DFG (Deutsche Forschungsgemeinschaft)
Projektverantwortung vor Ort: Prof. Dr. Elisabeth André
Beteiligte Wissenschaftliche Mitarbeiter:? Klaus Weber, M.Sc. M.Sc.
CC BY-NC-ND

?ber das Projekt

Ob Sprecher als glaubwürdig empfunden werden, h?ngt nicht nur von dem Inhalt ihrer ?u?erungen, sondern gr??tenteils von der Art der Darbietung ab. Menschliche Kommunikation basiert nicht nur auf Sprache, sondern umfasst auch andere Modalit?ten wie Gestik, K?rperhaltung, Gesichtsausdrücke und Blickverhalten, die die Wahrnehmung eines Publikums beeinflussen. Au?erdem erg?nzen wir m?gliche Dialogakte oft um taktische Optionen wie Themenwechsel oder Ausflüchte. Im EVA Projekt werden wir typische Konversationsmuster in politischen Debatten untersuchen. Hierzu geh?ren der Inhalt und die Struktur von Argumenten, aber auch wie sie einem Publikum kommuniziert werden. Zu diesem Zweck werden wir argumentative Dialoge zwischen Menschen durch virtuelle Agenten simulieren. Als Anwendungsdom?ne fokussieren wir uns auf politischen Diskurs. Da politische Debatten enormen Einfluss auf die Meinungsbildung und Einstellung der Allgemeinheit haben, sind Techniken zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen von enormer gesellschaftlicher Relevanz. Der Einsatz von virtuellen Agenten führt zu einer neuartigen Form der audio-visuellen Pr?sentation, die bisher im Bereich Argumentation Mining wenig erforscht wurde. Virtuelle Agenten erlauben es uns, Argumente auf intuitive Art und Weise zu pr?sentieren und die Wirkung von rationalen und nicht-rationalen Elementen zu verdeutlichen. Verbale und nicht verbale Verhaltensweisen der Agenten werden durch eine Kombination von regelbasierten Ans?tzen (abgeleitet aus Argumentationstheorien) und datenbasierten Ans?tzen (gestützt durch Korpora aus multimodalen Debatten zwischen Menschen) bestimmt. Die Argumente der virtuellen Agenten werden automatisch aus einer mit Argumentation Mining erstellten Ontologie extrahiert. Wir werden auf Reinforcement Learning zurückgreifen, um die Argumentationsstrategien der Agenten in der Interaktion mit einem simulierten Gegner zu optimieren.Der EVA Antrag wurde im Rahmen des Schwerpunktprogramms Rational Argumentation Machines (RATIO) erstellt. Er adressiert die folgende Kernfrage von RATIO: Wie k?nnen Argumente Nutzern auf intuitive Art und Weise pr?sentiert werden, um ihre Entscheidungsprozesse zu unterstützen.Der EVA Antrag ist interdisziplin?r ausgerichtet. Er verbindet Forschung zu multimodaler Synthese und Analyse, Argumentation Mining und Dialogmanagement.

Suche