論文の概要: Listener's Social Identity Matters in Personalised Response Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14342v1
• Date: Tue, 27 Oct 2020 14:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 11:57:08.670141
• Title: Listener's Social Identity Matters in Personalised Response Generation
• Title（参考訳）: パーソナライズド・レスポンス生成におけるリスナーの社会的アイデンティティ
• Authors: Guanyi Chen, Yinhe Zheng, Yupei Du
• Abstract要約: ソーシャルメディア上での中国語対話において,聴取者の身元が言語に与える影響について検討する。 実験の結果,リスナーのアイデンティティは,応答の言語的利用において本当に重要であることが示された。 さらに、リスナーのアイデンティティをモデル化することにより、パーソナライズされたレスポンスジェネレータは、自身のアイデンティティにおいてより良く機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.35779310590447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalised response generation enables generating human-like responses by means of assigning the generator a social identity. However, pragmatics theory suggests that human beings adjust the way of speaking based on not only who they are but also whom they are talking to. In other words, when modelling personalised dialogues, it might be favourable if we also take the listener's social identity into consideration. To validate this idea, we use gender as a typical example of a social variable to investigate how the listener's identity influences the language used in Chinese dialogues on social media. Also, we build personalised generators. The experiment results demonstrate that the listener's identity indeed matters in the language use of responses and that the response generator can capture such differences in language use. More interestingly, by additionally modelling the listener's identity, the personalised response generator performs better in its own identity.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた応答生成は、ジェネレータに社会的アイデンティティを割り当てることで、人間のような応答を生成することができる。 しかし、プラグマティクス理論は、人間は、自分が誰であるかだけでなく、誰と話しているかにも基づいて、話し方を調整することを示唆している。 言い換えれば、パーソナライズされた対話をモデル化する場合、リスナーの社会的アイデンティティも考慮に入れるとよいかもしれない。 この考え方を検証するために,ジェンダーを社会変数の典型例として用いて,聴取者のアイデンティティがソーシャルメディア上の中国語対話で使用される言語に与える影響を調査する。 また、パーソナライズされたジェネレータを構築します。 実験の結果,応答の言語利用においてリスナーのアイデンティティが本当に重要であること,応答生成器がそのような言語利用の違いを捉えることができることを示した。 さらに興味深いことに、リスナーのアイデンティティをモデリングすることで、パーソナライズされたレスポンスジェネレータは、自身のアイデンティティにおいてより良く機能する。

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