Die Modellierung von Turn-taking in einem korpusbasierten Chatbot / Modelling turn-taking in a corpus-trained chatbot

A chatbot system is a conversational agent that interacts with a user turn by turn using natural language. To simulate human chat, we developed a java program to convert a machine readable text (corpus) to the ALICE-AIML chatbot linguistic knowledge representation format. An important problem in corpus-trained chatbot development is how to model dialogue turn-taking. In the ALICE-AIML representation, the corpus is mapped onto a list of rules or Categories, pairing Pattern (user input) with appropriate Template (system response). We present different turn-taking models, depending on the type of corpus: spoken dialogue transcripts such as the Corpus of Spoken Afrikaans and the spoken part of the British National Corpus; partly-structured monologue such as the verses of the Qur'an; and texts showing clear turn-taking, such as Loebner Prize contest transcripts, and Frequently Asked Questions (FAQ) websites. Our turn-taking model is simple enough to be generic and learnable from this wide range of training corpora; yet is adequate to give reasonable user satisfaction in user trials. Ein Chatbot ist ein Agent, der mit einem Benutzer in natürlicher Sprache interagiert, wobei der Benutzer und der Agent sich mit der Ein/Ausgabe abwechseln (turn-taking). Um menschliche Unterhaltung zu simulieren, entwickelten wir ein Java Programm, das einen maschinenlesbaren Text (Korpus) in das Wissensrepräsentationsformat des ALICE-AIML Chatbots umwandelt. Ein wichtiges Problem in der Entwicklung eines Chatbots, der auf Korpora trainiert wird, ist die Modellierung des Turn-taking im Dialog. In der ALICE-AIML Repräsentation wird der Korpus auf eine Liste von Regeln oder Kategorien abgebilded, die ein Muster (Benutzereingabe) mit einem geeigeneten Templage (Systemantwort) paaren. Wir stellen verschiedene Turn-taking Modelle vor, die vom Korpustyp abhängig sind: transkribierte Dialoge wie der Korpus des gesprochenen Afrikaans und der gesprochene Teil des British National Corpus; teilstrukturierete Monologe wie die Verse des Koran; und Texte, die klares Turn-taking Verhalten aufweisen, wie die transkribierten Texte des Loebner Preis Wettbewerbs, und FAQ Internetseiten. Unser turn-taking Modell ist einfach genug, um allgemein anwendbar auf und lernbar von verschiedenen Trainingkorpora zu sein; dennoch ist es beschreibungsadequat genug, um Zufriedenheit der Benutzer in Benutzerexperimenten zu garantieren.