HumAIne-Chatbot: Real-Time Personalized Conversational AI via Reinforcement Learning
Department of Digital Systems University of Piraeus（数字系统系希腊比雷埃克斯大学）；HEI-Lab University Lusofona/Immersive Lives（HEI实验室卢斯福纳大学/沉浸生活）
针对现有对话系统缺乏个性化的问题，提出HumAIne-chatbot，通过GPT虚拟人设预训练和在线强化学习动态建模用户画像，实现实时个性化对话，实验表明显著提升满意度与任务完成度。
2025-09-24 cs.AI cs.HC
An ontology-based chatbot for crises management: use case coronavirus
Tunis El Manar University（突尼斯埃尔马纳尔大学）；Faculty of Sciences of Tunis（突尼斯理学院）
今天是机器智能的时代。随着人工智能的进步，机器已经开始模仿不同的人类特征，聊天机器人是会话服务领域的下一件大事。聊天机器人是一个虚拟人，能够与人进行自然对话。它们可以包括使它们能够以音频，视觉或文本格式与人类交谈的技能。人工智能对话实体，也称为聊天机器人、对话代理或对话系统，是这种机器的一个很好的例子。在正确的时间和地点获得正确的信息是有效灾害管理的关键。“灾害管理”一词包括自然灾害和人为灾害。为了帮助市民，我们的项目是创建一个COVID助理，以提供24小时可用的最新信息。随着万维网的发展，用户对快速和相关正确的信息感兴趣是可以理解的。聊天机器人可以被看作是一个问答系统，在这个系统中，专家提供知识来征求用户。这篇硕士论文致力于讨论COVID Assistant聊天机器人，并详细解释每个组件。建议聊天机器人的设计介绍了它的七个组成部分：本体，网页搜罗模块，数据库，状态机，关键字提取器，训练聊天机器人，和用户界面。
2020-11-02 cs.AI cs.HC
Bridging UI Design and chatbot Interactions: Applying Form-Based Principles to Conversational Agents
Amazon Web Services（亚马逊云科技）
本文提出将 GUI 中的提交与重置操作建模为 LLM 提示中的显式任务，以改善领域特定聊天机器人的多步骤交互，并在酒店预订和客户管理场景中验证了其在任务连贯性、用户满意度和效率上的提升。
2025-07-02 cs.AI cs.HC
Young people's perceptions and recommendations for conversational generative artificial intelligence in youth mental health
Brain and Mind Centre, The University of Sydney（悉尼大学脑与心灵中心）；Uncapt
研究探讨青少年对生成式AI聊天机器人在心理健康中的看法及改进建议，揭示其态度与需求，为服务整合提供启示。
2026-04-15 cs.AI cs.HC
Conversational DevBots for Secure Programming: An Empirical Study on SKF Chatbot
会话代理或聊天机器人被广泛研究并用于不同领域，包括医疗保健，教育和营销。尽管如此，用于协助安全编码实践的聊天机器人的开发仍处于起步阶段。在本文中，我们提出了SKF聊天机器人，软件开发机器人（DevBot），旨在回答有关软件安全的查询的实证研究结果。据我们所知，SKF聊天机器人是为数不多的同类机器人之一，因此是会话式DevBots帮助安全软件开发的代表性实例。在这项研究中，我们收集和分析了SKF聊天机器人有效性的经验证据，同时评估了其用户的需求和期望（即，软件开发人员）。此外，我们还探讨了可能阻碍更复杂的会话安全DevBots的制定的因素，并确定了提高最先进解决方案效率的功能。总而言之，我们的研究结果提供了有价值的见解，指向设计更多的上下文感知和个性化的对话DevBots的安全工程。
2022-05-12 cs.CR cs.HC cs.SE
Supporting Student Decisions on Learning Recommendations: An LLM-Based Chatbot with Knowledge Graph Contextualization for Conversational Explainability and Mentoring
University of Siegen（锡根大学）
本文提出基于 LLM 的学习推荐解释聊天机器人，利用知识图谱约束生成，并通过群聊接入人类导师，用户研究验证了其概念可行性与局限。
2024-01-24 cs.AI cs.CL cs.HC
The Decision to Verify: How Warmth and User Characteristics Shape Reliance on Conversational Agents for Information Search
Amsterdam University of Applied Sciences（阿姆斯特丹应用科学大学）；Leiden University（莱顿大学）
研究通过混合实验发现，即使提供事实核查工具，用户仍过度依赖对话AI，验证行为主要由用户特征（如先验信任）驱动，而温暖对话风格通过增加对错误答案的认同间接影响依赖。
2026-05-27 cs.AI cs.HC
Can I Trust This Chatbot? Assessing User Privacy in AI-Healthcare Chatbot Applications
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校）
本研究通过三步评估法分析了 12 款美国主流 AI 医疗聊天机器人应用，发现其在注册隐私设置、应用内控制和隐私政策方面存在显著不足，用户数据保护薄弱，并为改进隐私保护提供了关键见解。
2025-09-18 cs.AI cs.CY cs.ET
Designing for Health Chatbots
构建会话代理有许多技术，设计和语言上的挑战。其他更复杂的元素包括使用情感智能对话代理来与个人建立信任。在这一章中，我们介绍了会话用户界面（CUI）的健康和描述的UX设计原则，通过系统的文献回顾相关的研究工作。我们分析了对话界面和聊天机器人的科学文献，提供了主要研究的调查，并描述了UX设计原则和交互模式。
2019-02-24 cs.CY cs.HC
Conversational AI Threads for Visualizing Multidimensional Datasets
University of North Carolina（北卡罗来纳大学）；Tableau Research（Tableau 研究院）
本文探索了生成式大语言模型在对话式可视化分析中的应用，开发了多线程聊天机器人AI Threads，通过众包和专家评估验证其能有效支持渐进式可视化细化，并展示了其在未见数据集上的潜力。
2023-11-09 cs.AI cs.HC
FitChat: Conversational Artificial Intelligence Interventions for Encouraging Physical Activity in Older Adults
Robert Gordon University（罗伯特·戈登大学）；University of Aberdeen（阿伯丁大学）
已经以多种形式尝试了提供鼓励身体活动的数字行为改变干预措施。大多数情况下，干预措施是以文本通知的形式提供的，但这并不能促进互动。会话AI的进步改善了自然语言的理解和生成，使AI聊天机器人能够为用户提供引人入胜的体验。出于这个原因，聊天机器人最近在医疗保健中被发现通过自由文本或选择提供数字干预。在这项工作中，我们探索使用基于语音的人工智能聊天机器人作为一种新的干预模式，特别针对老年人，以鼓励身体活动。我们与老年人共同创建了“FitChat”，这是一个人工智能聊天机器人，我们使用Think Aloud Sessions评估了第一个原型。我们的主题评估表明，老年人更喜欢基于语音的聊天，而不是文本通知或免费文本输入，语音是鼓励动机的强大模式。
2020-04-29 cs.AI cs.CY cs.HC
Can a Funny Chatbot Make a Difference? Infusing Humor into Conversational Agent for Behavioral Intervention
本研究通过66人、三组为期10天的随机对照试验，发现聊天机器人的亲和式幽默沟通风格可随时间提升身体活动，且用户参与度起中介作用。
2024-03-01 cs.HC
"I am here for you": How relational conversational AI appeals to adolescents, especially those who are socially and emotionally vulnerable
University of Denver（丹佛大学）；Ewha Womans University（梨花女子大学）
研究发现关系型对话风格能增强青少年对AI的拟人化和情感依赖，尤其吸引社会和情感脆弱的青少年。
2025-12-18 cs.AI cs.HC cs.RO
AI-Assisted Conversational Interviewing: Effects on Data Quality and Respondent Experience
NORC at the University of Chicago（芝加哥大学NORC）
本研究提出AI辅助对话访谈框架，通过聊天机器人提升开放式数据收集质量，发现其在编码准确性上表现良好，但需平衡受访者体验与数据详细度。
2025-12-01 cs.AI cs.HC stat.AP
Enhancing Software Development with Context-Aware Conversational Agents: A User Study on Developer Interactions with Chatbots
本文通过29名开发者使用文本聊天机器人原型的用户研究，识别其对任务自动化、版本控制、情境适应与个性化支持的需求，为情境感知CA设计和软件工程人机协作研究提供依据。
2025-05-13 cs.HC cs.SE
Chaplains' Reflections on the Design and Usage of AI for Conversational Care
University of Copenhagen（哥本哈根大学）；Aalborg University（奥尔堡大学）
研究探讨神职人员对AI对话系统在非临床场景中支持日常福祉的能力的认知与限制，揭示了倾听、连接、承载与渴望等主题对护理技术设计的启示。
2026-02-03 cs.CL cs.HC
Domain Specific Design Patterns: Designing For Conversational User Interfaces
设计会话式用户界面体验是复杂的，因为会话伴随着许多期望。当这些期望得到满足时，我们会觉得界面很自然，但一旦被违反，我们就会觉得有些不对劲。过去十年见证了人类语言技术和行为，使人类能够使用口语对话与软件进行对话，以访问，创建和处理信息。人们对设计聊天机器人交互的实用性知之甚少。本文介绍了会话式用户界面（CUI）的本质，描述了它们所基于的底层技术，并定义了在不同领域中设计会话式界面的准则。本文特别着重于对CUI设计模式中使用的元素和技术进行分类。在总结了CUI的某些挑战之后，我们将讨论在特定领域的CUI设计中需要考虑的重要功能和聊天机器人状态。我们设想这项研究支持CUI研究人员设计适用于特定领域的定制聊天机器人，并改善人工智能和会话代理领域的研究挑战的现状。
2018-02-25 cs.HC
What Drives Students' Use of AI Chatbots? Technology Acceptance in Conversational AI
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）；Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）
研究探讨了学生使用对话式AI的驱动因素，发现感知有用性是主要影响因素，信任和主观规范也起重要作用。
2026-10-20 cs.AI cs.CY cs.ET
Is your chatbot GDPR compliant? Open issues in agent design
University of Kent（肯特大学）
会话代理为人类交互和无处不在的参与打开了新的机会。随着他们的会话能力和知识的提高，这些代理已经开始访问越来越多的个人身份信息和他们的用户群的私密细节。鉴于《通用数据保护条例》（GDPR）等强大的法规，这种访问引发了关键问题。本文探讨了其中的一些问题，目的是定义相关的开放问题，在对话式代理设计。我们希望这项工作可以引发对构建有效的用户交互代理的进一步研究，同时也尊重法规和用户隐私。
2020-05-26 cs.AI cs.CY cs.HC
User Privacy Harms and Risks in Conversational AI: A Proposed Framework
本研究提出并扩展了Solove的分类法框架，通过对13名参与者的半结构化访谈，识别出基于文本的AI聊天机器人交互中的9种隐私危害和9种隐私风险，为各方提供了安全实施对话式AI的工具。
2024-02-15 cs.CY cs.HC
Low-code from frontend to backend: Connecting conversational user interfaces to backend services via a low-code IoT platform
Kempten University of Applied Sciences（肯普滕应用科学大学）
本文提出将Rasa聊天机器人与Node-RED物联网平台结合，以低代码或无代码方式实现从前端对话界面到后端服务的连接。
2024-09-13 cs.HC cs.LG
Applying the Persona of User's Family Member and the Doctor to the Conversational Agents for Healthcare
会话代理已经在医疗保健领域展示了很多机会，它们接管了许多过去由人类完成的任务。会话式医疗代理的主要功能之一是干预用户的日常行为。在这种情况下，与用户建立亲密和信任的关系是主要问题之一。应深入探讨影响人-代理关系的因素，以提高医疗保健代理的长期接受度。尽管已经提出了一系列的想法和研究来提高医疗保健中会话代理的接受度，但挑战仍然存在。从我们进行的初步工作中，我们提出了一个想法，即应用用户的家庭成员和医生的角色，他们在现实世界中与用户的关系，作为一个解决方案，形成人类和聊天机器人之间的刚性关系。
2021-09-02 cs.HC
Ask Me Anything: Exploring children's attitudes toward an age-tailored AI-powered chatbot
本文构建并测试面向儿童的主题限定AI聊天机器人AMA，通过63名K-8学生的互动与问卷，揭示其好奇、信任、拟人化及主动验证信息可信度的态度。
2025-02-20 cs.HC
Assessing the Feasibility of a Video-Based Conversational Chatbot Survey for Measuring Perceived Cycling Safety: A Pilot Study in New York City
Center for Urban Science + Progress, Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院城市科学与工程中心）；School of Geography, University of Leeds（利兹大学地理学院）；Department of Technology of Management and Innovation, Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院技术、管理与创新系）；Department of Urban and Regional Planning, College of Design, Construction and Planning, University of Florida（佛罗里达大学设计、建造与规划学院城市规划与区域规划系）
本文提出利用大语言模型结合视频调查和对话式AI聊天机器人，评估骑行安全感知的可行性，并通过纽约市九个街区的试点调查验证方法的有效性。
2026-04-07 cs.CY cs.HC
SpeakEasy: A Conversational Intelligence Chatbot for Enhancing College Students' Communication Skills
本文提出了 SpeakEasy 聊天机器人，通过与大学生进行7分钟语音对话，利用基于心理学和语言学的指标分析音频转录tokens来评估对话质量并提供详尽反馈，从而提升其沟通技能。
2023-09-23 cs.AI cs.HC cs.SD
Cleo: A Transparent and Controllable Chatbot for Conversational Commerce
GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences（GESIS - 莱布尼茨社会科学研究所）
Cleo是一款用于会话式商务的透明可控制聊天机器人，通过混合架构、可审计排序机制等解决LLM的不透明性等问题，为产品搜索决策提供支持。
2026-08-07 cs.HC cs.IR
Mind the Style: Impact of Communication Style on Human-Chatbot Interaction
Czech Technical University in Prague（捷克技术大学（布拉格））；University of South Bohemia（南波西米亚大学）；Utrecht University（乌得勒支大学）
研究探讨了沟通风格对人机交互的影响，发现友好风格提升女性用户满意度和任务完成率，且用户较少模仿聊天机器人风格。
2026-09-17 cs.AI cs.CL cs.CY
Learnings from a Large-Scale Deployment of an LLM-Powered Expert-in-the-Loop Healthcare Chatbot
针对大语言模型在医疗场景的可靠性问题，本研究基于BYOeB平台的CataractBot开展24周大规模部署验证，证实专家参与模式可提升回答准确率、降低专家 workload，为同类医疗聊天机器人设计提供参考。
2024-09-17 cs.HC
Kissan-Dost: Bridging the Last Mile in Smallholder Precision Agriculture with Conversational IoT
Lahore University of Management Sciences (LUMS), Pakistan（拉合尔管理科学大学（LUMS），巴基斯坦）
Kissan-Dost通过对话物联网系统，利用传感器数据和多语言翻译，为小农户提供精准农业的实时指导和高效决策支持。
2026-02-09 cs.AI cs.HC
Factors That Influence the Adoption of AI-enabled Conversational Agents (AICAs) as an Augmenting Therapeutic Tool by Frontline Healthcare Workers: From Technology Acceptance Model 3 (TAM3) Lens -- A Systematic Mapping Review
University at Albany, SUNY（纽约州立大学奥尔巴尼分校）
本研究基于技术接受模型3（TAM3）视角开展系统映射综述，探讨影响一线医护人员采用人工智能对话代理（AICAs）作为辅助治疗工具的因素，以了解其可行性并为开发部署提供指导。
2025-01-26 cs.AI cs.HC
AI chatbots versus human healthcare professionals: a systematic review and meta-analysis of empathy in patient care
University of Nottingham（诺丁汉大学）；University of Leicester（莱斯特大学）
本文通过系统综述和荟萃分析，发现AI聊天机器人在文本场景中普遍被感知为比人类医疗专业人员更具同理心。
2026-02-05 cs.AI cs.CL cs.HC
Different but Equal: Comparing User Collaboration with Digital Personal Assistants vs. Teams of Expert Agents
IBM Research – Brazil（IBM研究院（巴西））
这项工作比较了用户与会话式个人助理的协作与专家聊天机器人团队的协作。进行了两项研究，以调查是否每种方法影响任务的完成和协作成本。参与者与两个等效的金融建议聊天机器人系统进行交互，一个由一个对话顾问组成，另一个基于四个专家聊天机器人团队。结果表明，用户有不同形式的经验，但同样能够实现自己的目标。与预期相反的是，有证据表明，在团队合作的情况下，用户更能够更好地预测代理的行为，并没有开销来维持共同点，这表明类似的协作成本。结果指向的两种方法中的任何一种的用户与会话代理的合作的可行性。
2018-08-24 cs.AI cs.HC cs.MA
Public perceptions of AI-driven decision-making in healthcare: A structural equation modeling approach
Amsterdam School of Communication Research/ASCoR（阿姆斯特丹传播研究学院/ASCoR）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
研究通过结构方程建模，考察公众对医疗保健中人工智能驱动决策的认知。以人工智能素养等为外生变量，结果表明其受技术熟悉度、对话代理使用及对人为监督信心影响，感知有用性和公平性更多源于对医疗专业人员的信任。
2026-07-22 cs.AI cs.HC
History of generative Artificial Intelligence (AI) chatbots: past, present, and future development
University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校）；Asian University of Bangladesh（亚洲孟加拉大学）；Sonargaon University（索纳尔冈大学）；Babes-Bolyai University（巴比什-博雅依大学）；Islamic University（伊斯兰大学）；University of Chittagong（吉大港大学）
本文综述了聊天机器人技术的发展历程，从早期基于规则的系统到如今的人工智能驱动的先进对话机器人，探讨了关键里程碑和未来发展方向。
2024-02-04 cs.AI cs.CL cs.GL
AI-enhanced conversational agents for personalized asthma support Factors for engagement, value and efficacy
Imperial College London（帝国理工学院）
针对英国哮喘护理覆盖不足，研究通过1257名患者调查分析AI聊天机器人的参与因素，发现53%患者有使用意愿，并提出7项开发建议。
2025-07-22 cs.AI cs.CY cs.ET
Conversational AI Powered by Large Language Models Amplifies False Memories in Witness Interviews
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；MIT Media Lab（麻省理工学院媒体实验室）；University of California, Irvine（加州大学欧文分校）
本研究模拟犯罪证人访谈，对比四种访谈条件，发现基于LLM的生成式聊天机器人会显著诱发并强化错误记忆，揭示敏感场景中应用对话式AI的伦理风险。
2024-08-08 cs.AI cs.CL cs.CY
High-quality Conversational Systems
对话系统或聊天机器人是人工智能应用程序（AIIA）的一个例子。聊天机器人尤其重要，因为它们通常是客户与企业的第一次互动，也是企业进入AI（人工智能）世界的入口。因此，聊天机器人的质量是关键。然而，与AIIAs一样，评估和控制聊天机器人系统的质量尤其具有挑战性。除了这些系统固有的统计性质，偶尔的故障是可以接受的，我们确定了两个主要的挑战。第一个是发布一个初始系统，该系统具有足够的质量，以便人类可以与之交互;第二个是保持质量，增强其功能，改进它，并根据不断变化的用户请求或漂移进行必要的调整。这些挑战的存在是因为不可能预测用户请求的真实分布以及他们将用于表达这些请求的自然语言。此外，请求的任何经验分布都可能随着时间的推移而发生变化。这可能是由于周期性，不断变化的用法，以及主题的漂移。我们提供了一套方法和技术来应对这些挑战，并通过人在环方法提供自动化帮助。我们注意到，连接聊天机器人开发生命周期中的不同阶段并确保其提供预期的商业价值至关重要。例如，它解放了人类代理来处理除回答人类用户之外的任务。我们的方法和技术适用于生产前阶段的聊天机器人培训，以及生产后阶段的现场聊天机器人使用。他们通过协助敏捷设计来实施“测试优先”的范式，并通过可操作的见解来支持持续集成。
2022-04-28 cs.HC stat.AP
Conversational Inoculation to Enhance Resistance to Misinformation
University of Oulu（奥卢大学）；The University of Tokyo（东京大学）
本文提出对话接种方法，通过与聊天机器人进行动态对话提升用户对虚假信息的抵抗力，并通过实验验证其有效性及影响因素。
2026-01-29 cs.HC
Exploring the Impact of Anthropomorphism in Role-Playing AI Chatbots on Media Dependency: A Case Study of Xuanhe AI
本研究基于媒体依赖理论，以宣和AI平台的四个聊天机器人为对象，通过149名用户的交互实验与问卷、访谈发现，拟人化程度与用户媒体依赖显著正相关且满意度起中介作用，为相关设计提供实证参考。
2024-11-26 cs.HC
PlantWhisperer: Designing Conversational AI to Support Plant Care
Aalborg University（奥尔堡大学）；University of Copenhagen（哥本哈根大学）
PlantWhisperer通过对话式AI支持植物养护，提升用户幸福感，但需考虑用户对植物聊天机器人互动的多样化需求。
2026-02-28 cs.HC
Conversational Agents for Insurance Companies: From Theory to Practice
Fraunhofer Institute for Industrial Engineering（弗劳恩霍夫工业工程研究所）；University of Stuttgart（斯图加特大学）
人工智能的进步重新引起了人们对会话代理的兴趣。除了软件开发人员之外，今天所有类型的员工都对新技术及其可能的客户应用程序感兴趣。德国保险公司普遍对改善客户服务和实现业务流程数字化感兴趣。在这项工作中，我们研究了保险公司中会话代理的潜在用途，从理论上确定保险公司感兴趣的代理类别，找到相关的用例和要求。我们增加了两个实际的部分：首先，我们开发了一个示范性的保险方案在索赔管理的展示原型。此外，在第二步中，我们在聊天机器人黑客程序中创建了一个专注于客户服务的原型，以促进跨学科团队的创新。在这项工作中，我们详细描述了这两个原型的结果。我们详细评估了两种设置的聊天机器人定义标准，并比较了结果，得出了聊天机器人技术在实际应用中的成熟度的结论，描述了公司，特别是中小型企业面临的机遇和挑战。
2019-12-18 cs.AI cs.CY cs.HC
LunaAI: A Polite and Fair Healthcare Guidance Chatbot
Universiti Malaya（马来亚大学）
LunaAI通过整合伦理沟通原则，提升了医疗聊天机器人在礼貌性和公平性方面的表现，为敏感医疗场景的人机交互提供了新的解决方案。
2026-01-12 cs.CY cs.HC
An investigation into the scientific landscape of the conversational and generative artificial intelligence, and human-chatbot interaction in education and research
Kent State University（肯特州立大学）；Odette School of Business, University of Windsor（温莎大学奥黛特商学院）；Open University of Nigeria（尼日利亚开放大学）；Ibom International Center for Research and Scholarship（伊博姆国际研究与学术中心）
本研究通过文献计量分析，揭示了对话式与生成式AI在教育研究中的快速增长、主要应用领域及滥用风险，并提出开发自动检测工具以应对挑战。
2024-06-15 cs.AI cs.CY cs.HC
Understanding Communication Preferences of Information Workers in Engagement with Text-Based Conversational Agents
本研究通过交互式调查探究信息工作者在七类应用中对聊天机器人五大沟通特征的偏好，发现不同场景偏好差异显著，为聊天机器人的场景化设计提供了重要指导。
2024-11-01 cs.HC
Revolutionizing Mental Health Support: An Innovative Affective Mobile Framework for Dynamic, Proactive, and Context-Adaptive Conversational Agents
针对传统聊天机器人难以适配复杂心理健康支持需求的问题，论文提出结合多模态感知、语言模型与认知行为疗法工具的情感移动框架，可实现共情式情绪干预，助力用户情绪管理。
2024-06-22 cs.HC
A Mixed-Methods Evaluation of LLM-Based Chatbots for Menopause
本文采用混合方法评估公开LLM聊天机器人在更年期查询中的安全性、共识性、客观性、可复现性与可解释性，揭示传统指标的局限，并提出需构建定制化、伦理导向的评估框架以保障医疗场景中的安全有效应用。
2025-02-05 cs.CY cs.HC
Can Large Language Models Be Good Companions? An LLM-Based Eyewear System with Conversational Common Ground
本文提出基于LLM的眼镜系统OS-1，通过实时感知、历史上下文和用户画像构建人机共同基础，实现个性化陪伴并提升用户满意度。
2023-11-30 cs.HC
A Voice Interactive Multilingual Student Support System using IBM Watson
School of Computing（计算机学院）
由人工智能驱动的系统正在开发中，通过以逐步人性化的对话方式与用户进行交流，使其更加用户友好。聊天机器人，也称为对话系统、交互式对话代理或虚拟代理，是在从商业领域的客户支持到医疗保健领域的陪伴的各种应用中使用的这种系统的示例。开发能够最好地响应用户个性化需求的聊天机器人变得越来越重要，以便它们能够以真正的人类方式尽可能地帮助用户。本文研究并比较了三种流行的现有聊天机器人API产品，然后提出并开发了一种语音交互式多语言聊天机器人，可以使用IBM Watson Assistant，Tone Analyzer和Language Translator有效地响应用户的情绪，音调和语言。该聊天机器人是使用一个用例进行评估的，该用例的目标是根据使用Google Forms生成的大学生调查数据来响应用户对考试压力的需求。测量聊天机器人在分析有关考试压力的反应时的有效性的结果表明，聊天机器人对用户关于他们对考试的感觉的询问做出了适当的反应，占76.5%。聊天机器人还可以适用于其他应用领域，如学生信息中心，政府信息亭和心理健康支持系统。
2019-12-20 cs.AI cs.CL cs.HC
Chat-Based Support Alone May Not Be Enough: Comparing Conversational and Embedded LLM Feedback for Mathematical Proof Learning
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；The University of Hong Kong（香港大学）
研究评估了GPTutor系统对大学离散数学课程的影响，发现对话式反馈单独使用可能无法有效提升考试成绩，而嵌入式反馈与学习表现相关性较低。
2026-03-31 cs.AI cs.CY cs.HC
Watching AI Think: User Perceptions of Visible Thinking in Chatbots
Aalborg University（奥尔堡大学）；University of Oulu（奥卢大学）
研究探讨可见思考对用户感知的影响，通过实验发现不同思考内容和情境对同理心、温暖、能力和参与度有显著影响，为设计更有效的对话代理提供依据。
2026-01-23 cs.HC
AURA: A Reinforcement Learning Framework for AI-Driven Adaptive Conversational Surveys
University of Missouri, Department of Electrical Engineering and Computer Science（密苏里大学电子工程与计算机科学系）
AURA框架利用强化学习和四维LSDE回答质量指标，通过epsilon-greedy策略在会话内动态选择追问类型，将静态问卷转化为自适应、自我改进的对话式调查系统，并在评估中显著优于非自适应基线。
2025-11-07 cs.AI cs.HC cs.LG
Contract Statements Knowledge Service for Chatbots
AXA（安盛）；Sorbonne Université（索邦大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Polish Academy of Science（波兰科学院）
对于能够处理更复杂的合同条件问题的会话代理，以机器可读的方式形式化合同声明至关重要。然而，构建一个正式的模型，捕捉合同的全部范围证明是困难的，由于其规则集所代表的整体复杂性。相反，本文提出了一个自上而下的方法来解决这个问题。在识别出最相关的合同声明后，我们用一种新的知识工程方法对其基本规则进行建模。我们为此开发了一个用户友好的工具，可以轻松地大规模地做到这一点。然后，我们将语句作为服务公开，以便它们可以顺利集成到任何聊天机器人框架中。
2019-10-10 cs.AI cs.CL cs.HC
Revolutionizing Customer Interactions: Insights and Challenges in Deploying ChatGPT and Generative Chatbots for FAQs
本研究系统梳理聊天机器人技术分类，重点分析ChatGPT在FAQ场景的优势与NLP技术，探讨定制微调、知识库集成及伦理挑战，并通过多领域应用展示其变革潜力，提出未来优化方向。
2023-11-16 cs.HC
CoachAI: A Conversational Agent Assisted Health Coaching Platform
University of Trento（特伦托大学）；Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会）；University of Konstanz（康斯坦茨大学）
不良的生活方式是一个健康风险因素，是发病率和慢性病的主要原因。不良生活方式的影响可以通过个人行为的改变而显著改变。尽管当前医疗保健向持久的可修改行为转变，然而，随着护理者工作量的增加和个人对护理的持续需求，需要减轻护理者的工作，同时确保与用户的持续交互。本文介绍了CoachAI的设计和验证，会话代理辅助健康教练系统，以支持健康干预提供给个人和团体。CoachAI实例化了一个基于文本的医疗聊天机器人系统，它连接了远程人类教练和用户。这项研究提供了三个主要贡献的预防保健和健康的生活方式的推广：（1）它提出了会话代理，以帮助照顾者;（2）它的目的是减少照顾者的工作量，并加强对用户的照顾，通过处理（自动化）重复的照顾者任务;（3）它提出了一个域独立的移动健康会话代理的健康干预交付。我们将讨论我们的方法，并分析为期一个月的身体活动，健康饮食和压力管理验证研究的结果。
2019-04-26 cs.AI cs.CL cs.HC
