แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
Suree Funilkul. Generative AI : how well can it understand conversational UX. (). King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library. : , 2024.
Generative AI : how well can it understand conversational UX
Name: Pal, Debajyoti
Organization :
King Mongkut's University of Technology Thonburi. School of Information Technology
Email :
debajyoti.pal@mail.kmutt.ac.th
Name: Sunisa Sathapornvajana
Organization :
King Mongkut's University of Technology Thonburi. School of Information Technology
Email :
sunisa@sit.kmutt.ac.th
Name: Suree Funilkul
Organization :
King Mongkut's University of Technology Thonburi. School of Information Technology
Email :
suree@sit.kmutt.ac.th
keyword:
Generative artificial intelligence
LCSH:
Chatbots
LCSH:
Artificial intelligence
Abstract:
Conversational agents (CA) are growing in
popularity and as such they must provide a good end-user
experience (UX). Using subjective scales is one popular way to
gather such UX, and the conversational UX scenario is not an
exception. However, these scales do not have a common ground
while identifying and naming the different UX dimensions. In
this work we use a generative AI based approach for analyzing
a sample of 23 well-established scales for measuring UX of CAs
based on the semantic similarity of the items and group them
together. Our results suggest some differences between the AIgenerated
UX dimensions and those established by current
research. While generative AI is capable of capturing the
common pragmatic aspects of UX, it falls short while
comprehending the more nuanced aspects of conversational AI
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address:
BANGKOK
Email:
library@kmutnb.ac.th
Created:
2024
Modified:
2025-06-06
Issued:
2025-06-06
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation :
In IEEE Thailand Section (IEEE Computer Society Thailand Chapter) and Prince of Songkla University. College of Computing. The 21st International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE 2024)) (pp.404-411). Phuket : Prince of Songkla University
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ใช้เวลา
0.018412 วินาที
Pal, Debajyoti
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Hardware performance analysis of N-bit CLA on FPGA and programmable SoC
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Saha, Piyali;Ghosh, Sudip;Pal, Debajyoti;Rahaman, Hafizur | บทความ/Article | |
| A data-driven approach to detect dehydration in Afghan children using deep learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Momand, Ziaullah;Pal, Debajyoti;Pornchai Mongkolnam | บทความ/Article | |
| Exploring user experience with voice assistants : impact of prior experience on voice assistants
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Dutsinma Faruk, Lawal Ibrahim;Suree Funilkul;Pornchai Mongkolnam;Prateep Puengwattanapong;Pal, Debajyoti | บทความ/Article | |
| Enhancing cybersecurity resilience : a comprehensive analysis of human factors and security practices aligned with the NIST cybersecurity framework
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Rohan, Rohani;Borworn Papasratorn;Wichian Chutimaskul;Hautamaki, Jari;Suree Funilkul;Pal, Debajyoti | บทความ/Article | |
| University students' acceptance and usage of generative ai (ChatGPT) from a psycho-technical perspective
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Dutsinma Faruk, Lawal Ibrahim;Rohan, Rohani;Ninrutsirikun, Unhawa;Pal, Debajyoti | บทความ/Article | |
| Unlocking the black box: exploring the use of generative AI (ChatGPT) in information systems research
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Rohan, Rohani;Dutsinma Faruk, Lawal Ibrahim;Kittiphan Puapholthep;Pal, Debajyoti | บทความ/Article | |
| Power and delay efficient hardware implementation with ATPG for Vedic multiplier using Urdhva Tiryagbhyam Sutra
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Anchit Arun;Ananya Chakraborty;Priyanka Dutta;Pal, Debajyoti;Nag, Tridibesh;Debasis De;Ghosh, Sudip;Rahaman, Hafizur | บทความ/Article | |
| Generative AI : how well can it understand conversational UX
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Pal, Debajyoti;Sunisa Sathapornvajana;Suree Funilkul | บทความ/Article |
Sunisa Sathapornvajana
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Generative AI : how well can it understand conversational UX
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Pal, Debajyoti;Sunisa Sathapornvajana;Suree Funilkul | บทความ/Article |
Suree Funilkul
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Business intelligence for road network vulnerability assessment
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร Jassada Pumjun;Suree Funilkul;Wichian Chutimaskul;Kitti Subprasom | บทความ/Article | |
| Exploring user experience with voice assistants : impact of prior experience on voice assistants
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Dutsinma Faruk, Lawal Ibrahim;Suree Funilkul;Pornchai Mongkolnam;Prateep Puengwattanapong;Pal, Debajyoti | บทความ/Article | |
| Enhancing cybersecurity resilience : a comprehensive analysis of human factors and security practices aligned with the NIST cybersecurity framework
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Rohan, Rohani;Borworn Papasratorn;Wichian Chutimaskul;Hautamaki, Jari;Suree Funilkul;Pal, Debajyoti | บทความ/Article | |
| Generative AI : how well can it understand conversational UX
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Pal, Debajyoti;Sunisa Sathapornvajana;Suree Funilkul | บทความ/Article |