Natural Language Generation and generating believable verbal communication are critical components in the development of social robots. The work presented in this paper is based on the sequence-to-sequence model and is focused on improving context and repeatability through the inclusion of task- specific information. The data set on which this study was conducted was collected through a Wizard of Oz framework using a social robot. The generated dialogue was evaluated through a survey designed to measure the adherence to the game context and perceived human qualities. The human qualities were measured using attributes from two well-known attribute scales intended for evaluating Human-Robot Interaction. The evaluation results indicate that the quality of the generated dialogue is on par with examples of actual dialogue spoken during the experiments. This paper also highlights interesting aspects regarding the usefulness of transfer learning in narrow contextual applications. The results presented in this paper show that it is possible to improve the contextual nature of generated dialogue by including additional task-specific information. / Generering av naturligt språk och uppgiften att skapa trovärdig verbal kommunikation är kritiska komponenter i utvecklingen av sociala robotar. Arbetet som presenteras i denna uppsats är baserat på sekvens-till-sekvens-modellen och fokuserar på att förbättra sammanhang och repeterbarhet genom att inkludera uppgiftspecifik information. Datauppsättningen som denna studie genomförde samlades in via ett Wizard of Oz-ramverk med hjälp av en social robot. Den genererade dialogen utvärderades genom en onlineundersökning utformad för att mäta efterlevnaden av spelskontexten och upplevda mänskliga egenskaper. Dessa mänskliga egenskaper mättes med attribut från två välkända attributskalor avsedda för utvärdering av människa-robot-interaktion. Utvärderingsresultaten visar att kvaliteten på den genererade dialogen är i nivå med exempel på faktisk dialog som talats under experimenten. Denna uppsats belyser också intressanta aspekter beträffande nyttan av överföringsinlärning i smala kontextuella applikationer. Resultaten som presenteras i denna uppsats visar att det är möjligt att förbättra den kontextuella karaktären hos genererad dialog genom att inkludera ytterligare uppgiftspecifik information.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-304423 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Wilczek, Andrej |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:629 |
Page generated in 0.002 seconds