[论文解读] Improvising Linguistic Style: Social and Affective Bases for Agent Personality

Marilyn Walker, Janet E. Cahn+1 more|ArXiv.org|Feb 26, 1997

Language, Metaphor, and Cognition参考文献 18被引用 24

一句话总结

本文提出了语言风格即兴创作（LSI）框架，该框架结合言语行为理论与布朗和莱文森的得体理论，用于生成具有社会性与情感表达的对话，适用于人工智能代理。通过将交际意图映射至语义内容、句法结构与语调的风格变化，LSI 能够在互动叙事与对话系统中实现逼真且具有个性特征的角色行为，提升角色的可信度与社会真实感。

ABSTRACT

This paper introduces Linguistic Style Improvisation, a theory and set of algorithms for improvisation of spoken utterances by artificial agents, with applications to interactive story and dialogue systems. We argue that linguistic style is a key aspect of character, and show how speech act representations common in AI can provide abstract representations from which computer characters can improvise. We show that the mechanisms proposed introduce the possibility of socially oriented agents, meet the requirements that lifelike characters be believable, and satisfy particular criteria for improvisation proposed by Hayes-Roth.

研究动机与目标

• 为解决人工智能代理对话中缺乏个性与社会表达性的问题，聚焦语言风格作为角色核心组成部分。
• 开发一种计算框架，使代理能够基于社会与情感因素而非仅任务目标进行话语即兴创作。
• 通过整合社会结构、情感倾向与风格多样性，满足可信、逼真角色的标准。
• 通过将社会与情感维度整合进话语规划，拓展传统自然语言生成方法。
• 使代理能够生成符合语境、具有独特个性且情感共鸣强烈的话语，体现个性与社会互动动态。

提出的方法

• 基于言语行为理论，将话语表示为计划算子，使用先决条件、效果与分解机制处理请求、告知、提议等行为。
• 应用布朗与莱文森的得体理论，建模社会距离与权力关系，利用强制等级 Rα 确定语言形式。
• 将情感倾向整合进话语生成过程，将情感状态映射至语调特征与语言选择。
• 使用表层实现规则，根据社会与情感参数生成风格变体（如直接或间接请求）。
• 在模拟环境中将言语行为计划与物理世界动作相结合，生成连贯且具有社会基础的对话。
• 在原型系统（VIVA）中实现该框架，以展示在互动故事与对话场景中的即兴对话能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将语言风格建模为对话系统中人工智能代理个性的生成机制？
• RQ2 言语行为理论与得体理论在多大程度上可协同支持社会适宜且具有个性表达的话语即兴创作？
• RQ3 如何将情感倾向整合进语言风格生成，以增强情感真实感？
• RQ4 话语中的风格可变性是否能导致互动叙事中可识别的、独特的角色行为？
• RQ5 社会结构变量（如权力、社会距离）如何影响即兴对话的形式与内容？

主要发现

• LSI 成功生成了风格多样的话语（如直接、间接或含糊的请求），能够反映社会与情感语境，显著提升角色可信度。
• 将布朗与莱文森的得体理论与言语行为规划相结合，使代理能够根据社会距离与权力关系调整语言形式，生成符合语境的话语。
• 情感倾向被有效映射至语调与句法特征，生成在声音与语言上均具表现力的言语，准确传达情感。
• 该框架生成具有独特性、非重复性的对话行为，体现个体角色特征，满足社会真实感与个性表达的标准。
• 系统表明，在互动故事与对话模拟环境中，面向社会因素的对话生成是可行且有效的。
• 该方法超越了以任务为导向的生成，整合了动机、情感与社会动态，使代理行为更具真实感与可解释性。