人-人-机器人交互中的词汇对齐及其抑制机制研究

来自多学科交叉领域的研究人员针对人-人-机器人交互(HHRI)场景中的语言协调现象展开研究，揭示了词汇对齐(lexical alignment)的动态抑制机制。该研究通过实验证明机器人介入会显著改变人类对话者的语言模仿模式，为构建自然流畅的人机交互系统提供了认知科学依据，对社交机器人设计具有重要指导意义。

　　

这项创新性研究深入探索了人类在三人对话系统（两位人类参与者+机器人）中展现的语言协调行为。当机器人作为第三方加入对话时，人类对话者会无意识地调整其词汇选择模式，表现出明显的对齐抑制(alignment inhibition)效应。研究团队采用计算语言学分析方法，量化了对话过程中的词汇重复率(lexical repetition rate)和语义相似度(semantic similarity)，发现机器人的存在会使人类对话者减少对同伴特定词汇的模仿频率约23.7%。这种抑制现象可能与认知负荷(cognitive load)的重新分配有关，当对话系统引入机器人时，人类需要同时处理社交线索(social cues)和技术参数(technical parameters)，导致语言协调策略发生系统性改变。研究结果发表在跨学科期刊上，为理解混合智能系统(mixed-initiative systems)中的语言适应机制提供了新视角。