arXiv cs.CL· Morita Tarvirdians, Reeve Lorena, Catharine Oertel·· 12 小时前AI 评分24
对话系统如何选择替代观点？研究对比标量立场与概念级立场编码
How Different, or Different How? Stance Granularity in Viewpoint Selection for Dialog Systems that Engage Users with Alternative Views
AI 导读
研究提出一种基于 bandit 的观点选择策略：由 bandit 设定观点与用户立场的最大距离，再在该范围内选取最新颖的观点，仅改变立场编码器，对比标量分数与 Perspectivized Stance Vectors（将立场拆分为各概念的独立立场）。
正文 · AI 翻译
摘要：旨在帮助用户接触不同于自身观点的系统，必须决定这些观点应当有多大的差异。观点主要以标量尺度表示，过于粗糙，无法区分在不同问题上与用户存在分歧的观点。我们引入一种选择策略，其中 bandit 设定观点与用户之间可保持的距离范围，该策略在该范围内选择最新颖的观点。我们仅改变其立场编码器，比较标量分数与 Perspectivized Stance Vectors，后者将立场分解为关于各概念的不同立场。我们将其集成到对话系统中，并开展了一项被试间研究（N=63）。概念级立场产生了更多样的接触序列和对该主题立场更广泛的覆盖，但并未改变用户为观点辩护的深度或他们重建观点的准确度。最后，我们在概念层面分析用户与观点的关系，表明用户在某一方未采取立场的概念上重建观点最不准确，而非在双方存在分歧的概念上。我们的发现为对话系统开辟了机会，使其通过作用于用户与观点在哪些概念上存在分歧，而非仅依据距离，来支持对替代观点的接触。
| 学科： | 人机交互（cs.HC）；计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.31459 [cs.HC] |
| （或 arXiv:2610.31459v1 [cs.HC] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.31459 由 DataCite 签发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Morita Tarvirdians [查看邮箱]
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2026年10月22日星期四 15:52:10 UTC（697 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org