人类说话者帮助机器倾听者应对对话中的视觉不对称性

人机对话（HMD）研究探讨了该语境下语言产出的自我中心程度或他人中心程度。即一个人在多大程度上会考虑机器的角度。我们的研究旨在确定在双方可获得信息不对称时，用户在基于语音的HMD中是否产出他人中心或自我中心的语言。通过改编的指称交流任务，我们操纵了视觉干扰物和遮挡物的存在与否，与先前心理语言学研究中使用的指称任务类似。结果表明，人们对干扰物和遮挡物的存在很敏感，往往会产生更多信息性表达，以帮助机器伙伴应对视觉不对称。我们讨论了HMD中他人中心产出如何由口语HMD中劳动分工的表现所解释。这些发现进一步增进了我们对HMD中语言产出机制的理解。