Author
Doğru, Anıl
Publication Date
2024-08-30T16:26:40Z
Subject
Intelligent agents (Computer software), Human-robot interaction, Robotics, Human factors, Artificial intelligence, Computer engineering
Type
Document
Language
English
Digital
Yes
Manuscript
No
Library
Özyeğin University
Record ID
49449287-268b-466f-ac7c-a7bfc0e949ae
Library Location
Department of Computer Science
Date
2024-08-30T16:26:40Z
Sample Text
Autonomous negotiating agents, which can interact with other agents, aim to solve decision-making problems involving participants with conflicting interests. Designing agents capable of negotiating with human partners requires considering some human factors, such as emotional states and arguments. For this purpose, we introduce an extended taxonomy of argument types capturing human speech acts during the negotiation and propose an argument-based automated negotiating agent that can extract human arguments from a chat-based environment using a hierarchical classifier. Consequently, the proposed agent can understand the received arguments and adapt its strategy accordingly while negotiating with its human counterparts. We initially conducted human-agent negotiation experiments to construct a negotiation corpus to train our classifier. According to the experimental results, it is seen that the proposed hierarchical classifier successfully extracted the arguments from the given text. Moreover, we conducted a second experiment where we tested the performance of the designed negotiation strategy considering the human opponent's arguments and emotions. Our results showed that the proposed agent beats the human negotiator and gains higher utility than the baseline agent., Diğer etmenlerle etkileşime girebilen otonom müzakere etmenleri, birbirleriyle ilgi ve çıkarları çatışan katılımcıların karar verme sorunlarını çözmeyi amaçmaktadır. İnsanlarla müzakere edebilen etmenleri tasarlamak, rakibin duygu durumu ve argüman-ları gibi bazı faktörleri göz önünde bulundurmayı gerektirmektedir. Bu amaçla, bu tezde müzakere sırasında insan rakibin konuşma eylemlerini yakalayan argüman türlerinin genişletilmiş bir taksonomisini sunulmakta ve hiyerarşik bir sınıflandırıcı kullanarak sohbet tabanlı bir ortamdan insan argümanlarını işleyebilen argüman tabanlı otomatik bir müzakere etmeni önerilmektedir. Böylece, önerilen etmen alınan argümanları anlayabilir ve insan rakipleriyle müzakere ederken stratejisini bu argüman-lardan elde ettiği bilgiye göre uyarlayabilmektedir. İlk önce, sınıflandırıcımızı eğitmek için kullanacağımız müzakere külliyatını oluşturmak üzere, insan-etmen müzakere deneyleri alınmıştır. Deneysel sonuçlara göre, önerilen hiyerarşik sınıflandırıcının verilen metinden argümanları başarıyla çıkardığı gözlemlenmiştir. Ayrıca, insan rakibin argümanlarını ve duygularını dikkate alarak tasarlanan müzakere stratejisinin performansını incelemek için ikinci bir deney daha gerçekleştirilmiştir. Deneylerden elde edilen sonuçlar, önerilen etmenin insan rakibini genelde yendiğini ve kıyaslanan temel etmenden daha yüksek fayda elde ettiğini göstermektedir.
