論文の概要: Persuasive Natural Language Generation -- A Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05786v1
• Date: Thu, 14 Jan 2021 18:44:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 00:58:22.754978
• Title: Persuasive Natural Language Generation -- A Literature Review
• Title（参考訳）: Persuasive Natural Language Generation -- 文献レビュー
• Authors: Sebastian Duerr, Peter A. Gloor
• Abstract要約: 本稿では,自然言語生成による説得的テキストの自動検出と生成に焦点をあてる。 我々は,5つのビジネス分野における説得決定因子の概念化を通じて,生成的側面に集中する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This literature review focuses on the use of Natural Language Generation (NLG) to automatically detect and generate persuasive texts. Extending previous research on automatic identification of persuasion in text, we concentrate on generative aspects through conceptualizing determinants of persuasion in five business-focused categories: benevolence, linguistic appropriacy, logical argumentation, trustworthiness, tools and datasets. These allow NLG to increase an existing message's persuasiveness. Previous research illustrates key aspects in each of the above mentioned five categories. A research agenda to further study persuasive NLG is developed. The review includes analysis of seventy-seven articles, outlining the existing body of knowledge and showing the steady progress in this research field.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語生成(NLG)による説得的テキストの自動検出と生成に焦点をあてる。 テキストにおける説得力の自動識別に関するこれまでの研究を延長し,ビジネスに焦点を絞った5つのカテゴリー(便宜性,言語能力,論理的議論,信頼性,ツール,データセット)における説得力の決定要因の概念化を通じて生成的側面に焦点を当てた。 これにより、NLGは既存のメッセージの説得力を高めることができる。 前回の研究では、上記の5つのカテゴリのそれぞれで重要な側面が示されている。 NLGをさらに研究するための研究課題が開発されている。 このレビューには77の論文の分析が含まれており、既存の知識体系を概説し、この研究分野の着実な進歩を示している。

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