Conversation is ubiquitous in social life, but the empirical study of this interactive process has been thwarted by tools that are insufficiently modular and unadaptive to researcher needs. To relieve many constraints in conversation research, the current tutorial presents an overview and introduction to a new tool, Dyadic (https://www.chatdyadic.com/), a web-based platform for studying human-human and human-AI conversations using text-based or voice-based chats. Dyadic is distinct from other platforms by offering studies with multiple modalities, AI suggestions (e.g., in human-human studies, AI can suggest responses to a participant), live monitoring (e.g., researchers can evaluate, in real time, chats between communicators), and survey deployment (e.g., Likert-type scales, feeling thermometers, and open-ended text boxes can be sent to humans for in situ evaluations of the interaction), among other consequential features. No coding is required to operate Dyadic directly, and integrations with existing survey platforms are offered.


翻译:对话在社会生活中无处不在,但这一互动过程的实证研究长期受限于缺乏模块化设计、难以适应研究者需求的工具。为缓解对话研究的诸多限制,本教程系统介绍一种新工具——Dyadic(https://www.chatdyadic.com/),这是一个基于文本或语音聊天的网页平台,用于研究人际对话与人机对话。Dyadic的独特之处在于:支持多模态研究、提供AI建议(例如在人际对话研究中,AI可向参与者推荐回复)、支持实时监控(例如研究者可即时评估对话双方的聊天内容)、支持问卷部署(例如可向用户发送李克特量表、情绪温度计、开放式文本框以实时评估互动过程)等关键功能。该平台无需编程即可直接操作,并提供与现有问卷平台的集成接口。

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人机对话,是人工智能领域的一个子方向,通俗的讲就是让人可以通过人类的语言(即自然语言)与计算机进行交互。作为人工智能的终极难题之一,一个完整的人机对话系统涉及到的技术极为广泛,例如计算机科学中的语音技术,自然语言处理,机器学习,规划与推理,知识工程,甚至语言学和认知科学中的许多理论在人机对话中都有所应用。
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