对话意图及语音识别错误对交互体验的影响

来源：软件学报杂志2016年第S2期北京时间：

作者：杨明浩,高廷丽,陶建华,张大伟,孙梦伊,李昊,巢林林

单位：杨明浩，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 10019011,高廷丽，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 10019002,陶建华，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 10019003,张大伟，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 10019004,孙梦伊，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 10019005,李昊，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 10019006,巢林林，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 10019007

摘要：在自然人机对话中，由于环境噪声、方言口音等因素带来的语音识别错误以及语义分析的不充分等原因，计算机在理解用户交互意图时出现偏差，使得计算机对要反馈的话题出现错误，造成人机对话进程的断裂.以面向咖啡为主题的漫谈式人机对话为例，将对话中断分为3种情况：话题反馈不当引起中断、话题正确情况下的模糊反馈不当和精确反馈不当引起中断.根据用户与计算机对话的记录分析比较上述3种情况下人机对话进程断裂情况.统计数据结果表明，话题反馈不当带来的对话中断最为明显，在对话进程断裂情况中达到了60.1%的比例；在话题反馈正确情况下，模糊回答不当和精确回答不当带来的话题中断比例分别为22.2%和21.6%；在语音识别错误情况下，语义分析会带来数量更大的反馈错误.实验数据分析结果表明，在语音识别错误情况下，根据上下文信息提高计算机对用户话题反馈的准确率，能够有效降低人机对话的中断，提高人机对话的自然度.该工作为自然人机对话的意图分类重要性提供了数据分析和实验论证.

关键词：意图分析;话题中断;语音识别

基金资助：国家重点研发计划（2016YFB1001404)；国家高技术研究发展计划（863)（2015AA016305)；国家自然科学基金（61425017，61403386，61305003，61332017，61375027，61273288，61233009，61203258)；中国科学院战略性先导科技专项（XDB02080006)；广西云计算与大数据协同创新中心、广西高校云计算与复杂系统重点实验室资助项目（YD16E11)；广西可信软件重点实验室研究课题（kx201601)