语言注册影响旅游助手：聊天机器人设计的新探索

本文主要探讨了"聊天机器人语言设计对旅游助理的影响"，发表在2022年的《ACM Transactions on Computer-Human Interaction》(Vol.29, No.2)中。由AnaPaula Chaves（北亚利桑那大学）、Jesse Egbert（北亚利桑那大学英语系）、Toby Hocking、EckDoerry和Marco Aurelio Gerosa（北亚利桑那大学信息学、计算和网络系统学院）合作完成。研究关注的是聊天机器人的语言设计如何影响用户对其作为旅游助理角色的认知和接受度。 传统上，聊天机器人被设计成模仿人类社会角色，但在实际应用中，其语言选择与这些角色的匹配程度却鲜有研究。本文借鉴社会语言学理论，特别关注语言寄存器（register），即在特定情境下使用的语言形式，如正式或非正式、专业或日常用语。研究者创建了一个包含旅游领域对话的平行语料库，对比了相似内容但不同语域特征的聊天机器人对话，以此评估语言选择对用户感知、适应性和信任度的影响。 研究发现，语言寄存器（即注册特征）对于用户的偏好有显著影响，这意味着聊天机器人的语言设计必须考虑到适当的注册，以提升用户体验和用户对聊天机器人交互的感知。这强调了个性化和适应性在聊天机器人设计中的重要性，确保它们能根据上下文和用户期望展现出恰当的社会角色。 此外，文章提到了参与研究的NAUCS本科生Caitlin Abuel和Tyler Conger的贡献，以及美国国家科学基金会（NSF）的资助（Nos. 1815503和1900903）。作者的研究地点包括北亚利桑那大学和巴拉那联邦理工大学。 这篇论文深入研究了语言设计在聊天机器人技术中的实际应用，尤其是对旅游助理这类特定场景的影响，提供了关于如何通过优化语言寄存器选择来提升用户满意度的重要见解。这对于聊天机器人开发者和人工智能工程师来说，是一篇值得参考的实践指南。