Краткое содержание

arXiv:2510.27126v2 Тип объявления: замена-перекрёстная публикация Аннотация: Традиционные онлайн-опросы обеспечивают ограниченную персонализацию, часто приводящую к низкой вовлечённости участников и поверхностным ответам. Хотя чат-боты опросов на основе ИИ повышают удобство, большинство из них остаются реактивными: они полагаются на фиксированные диалоговые деревья или статические шаблоны подсказок и потому неспособны адаптироваться внутри сессии под индивидуальные предпочтения пользователей, что ведёт к шаблонным уточняющим вопросам и низкому качеству ответов. Мы предлагаем решение этих ограничений — систему AURA («Адаптивное понимание через обучение с подкреплением для оценки»), основанную на обучении с подкреплением и предназначенную для проведения адаптивных разговорных опросов с искусственным интеллектом. Система AURA оценивает качество ответов с помощью четырёхмерной метрики LSDE (длина, самораскрытие, эмоциональность и конкретика) и выбирает типы последующих вопросов посредством эпсилон-жадной политики, обновляющей ожидаемое повышение качества ответов в каждой сессии. Изначально система инициализируется априорными знаниями, извлечёнными из анализа 96 предыдущих бесед о климате кампуса (всего 467 обменов сообщениями между чат-ботом и пользователями).