論文の概要: SocAoG: Incremental Graph Parsing for Social Relation Inference in
Dialogues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01006v1
- Date: Wed, 2 Jun 2021 08:07:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-03 14:47:32.669569
- Title: SocAoG: Incremental Graph Parsing for Social Relation Inference in
Dialogues
- Title（参考訳）: SocAoG:対話における社会的関係推論のためのインクリメンタルグラフ解析
- Authors: Liang Qiu, Yuan Liang, Yizhou Zhao, Pan Lu, Baolin Peng, Zhou Yu, Ying
Nian Wu, Song-Chun Zhu
- Abstract要約: 対話から社会的関係を推定することは、感情的に知的なロボットを構築するのに不可欠である。
我々は、グループ間の関係の整合性のために、SocAoGという名前のAnd-or Graphとしてソーシャルネットワークをモデル化する。
DialogRE と MovieGraph の実証実験結果から,我々のモデルは最先端の手法よりも社会的関係を正確に推定できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.94918467195637
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Inferring social relations from dialogues is vital for building emotionally
intelligent robots to interpret human language better and act accordingly. We
model the social network as an And-or Graph, named SocAoG, for the consistency
of relations among a group and leveraging attributes as inference cues.
Moreover, we formulate a sequential structure prediction task, and propose an
$\alpha$-$\beta$-$\gamma$ strategy to incrementally parse SocAoG for the
dynamic inference upon any incoming utterance: (i) an $\alpha$ process
predicting attributes and relations conditioned on the semantics of dialogues,
(ii) a $\beta$ process updating the social relations based on related
attributes, and (iii) a $\gamma$ process updating individual's attributes based
on interpersonal social relations. Empirical results on DialogRE and MovieGraph
show that our model infers social relations more accurately than the
state-of-the-art methods. Moreover, the ablation study shows the three
processes complement each other, and the case study demonstrates the dynamic
relational inference.
- Abstract（参考訳）: 対話から社会的関係を推測することは、人間の言語をより良く解釈し、それに応じて行動するために感情的にインテリジェントなロボットを構築するために不可欠である。
我々は、グループ間の関係の整合性を保ち、属性を推論の手がかりとして活用するために、SocAoGという名前のAnd-or Graphをモデル化する。
さらに, 逐次構造予測タスクを定式化し, 着信音声の動的推論に対してSocAoGを漸進的に解析するための$\alpha$-$\beta$-$\gamma$戦略を提案する。 (i) 対話の意味論に基づく属性と関係の予測を行う$\alpha$プロセス, (ii) 関連属性に基づく社会的関係の更新を行う$\beta$プロセス, (iii) 対人関係に基づく個人属性の更新を行う$\gamma$プロセス。
DialogRE と MovieGraph の実証実験結果から,我々のモデルは最先端の手法よりも社会的関係を正確に推定できることがわかった。
さらに, アブレーション研究は3つのプロセスが互いに補完し合うことを示し, 事例研究は動的関係推論を示す。
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