Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tell me a story about yourself: The words of shopping experience and self-satisfaction

論文の概要: Tell me a story about yourself: The words of shopping experience and self-satisfaction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03016v1
Date: Fri, 6 Aug 2021 09:22:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-09 14:27:08.472813
Title: Tell me a story about yourself: The words of shopping experience and self-satisfaction
Title（参考訳）: 自分についての物語:ショッピング体験と自己満足の言葉
Authors: L Petruzzellis, A Fronzetti Colladon, M Visentin, J.-C. Chebat
Abstract要約: ショッピング体験における感情の関連、満足度、そして参加者がこれらの概念を自己満足と自己同一性に結びつける方法を理解するために、インタビューを分析した。以上の結果から,現代の小売環境は,楽しさ,幻想,気分,感情といった面から,ヘドニックなショッピング体験を高めることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this paper we investigate the verbal expression of shopping experience obtained by a sample of customers asked to freely verbalize how they felt when entering a store. Using novel tools of Text Mining and Social Network Analysis, we analyzed the interviews to understand the connection between the emotions aroused during the shopping experience, satisfaction and the way participants link these concepts to self-satisfaction and self-identity. The results show a prominent role of emotions in the discourse about the shopping experience before purchasing and an inward-looking connection to the self. Our results also suggest that modern retail environment should enhance the hedonic shopping experience in terms of fun, fantasy, moods, and emotions.
Abstract（参考訳）: そこで本研究では,店舗入店時の気分を自発的に表現するように依頼した客のサンプルから得られた,買い物体験の言語表現について検討する。テキストマイニングとソーシャル・ネットワーク分析の新たなツールを用いて,ショッピング体験や満足度,参加者の自己満足感や自己同一性との関連性を理解するために,インタビューを分析した。その結果,購入前のショッピング体験に関する談話における感情の顕著な役割と,自己への内向き的なつながりが示された。また, 現代の小売業環境は, 楽しみ, ファンタジー, 気分, 感情の両面から, ヘドニックなショッピング体験を高めることが示唆された。

関連論文リスト

Personality-affected Emotion Generation in Dialog Systems [67.40609683389947]
ダイアログシステムに与えられた個性に基づいて感情を生成する新しいタスクであるパーソナリティ影響感情生成を提案する。本課題の課題,すなわち,(1)個性と感情的要因を不均一に統合し,(2)対話場面における多粒性感情情報を抽出する。その結果,感情生成性能はマクロF1では13%,重み付きF1では5%向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-03T08:48:50Z)
Towards Emotion-Based Synthetic Consciousness: Using LLMs to Estimate Emotion Probability Vectors [0.32634122554913997]
本稿では,LLMを用いてテキストの感情状態の要約を推定する方法について述べる。感情状態の要約は、感情を記述するために使われる単語の辞書であり、プロンプトの後に現れる単語の確率と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-09T13:29:36Z)
Automatic Emotion Experiencer Recognition [12.447379545167642]
テキストにおける経験者検出は難題であり、精度は.82、リコールは.56(F1 =.66)であることを示す。テキストにおける経験者検出は難題であり、精度は.82、リコールは.56(F1 =.66)であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-26T08:33:28Z)
NLP meets psychotherapy: Using predicted client emotions and self-reported client emotions to measure emotional coherence [44.82634301507483]
感情経験と感情表現の一貫性は、顧客にとって重要であると考えられる。セラピーにおける感情の主観的経験と感情表現の心電図について検討した研究はない。本研究は、トランスフォーマーに基づく感情認識モデルから感情予測を用いて感情コヒーレンスを研究するエンド・ツー・エンドのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-22T14:28:41Z)
Why Do You Feel This Way? Summarizing Triggers of Emotions in Social Media Posts [61.723046082145416]
CovidET (Emotions and their Triggers during Covid-19)は、COVID-19に関連する英国のReddit投稿1,900件のデータセットである。我々は、感情を共同で検出し、感情のトリガーを要約する強力なベースラインを開発する。分析の結果,コビデットは感情特異的要約における新たな課題と,長文のソーシャルメディア投稿におけるマルチ感情検出の課題が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-22T19:10:26Z)
Affection: Learning Affective Explanations for Real-World Visual Data [50.28825017427716]
我々は,85,007枚の公開画像に対して,感情反応と自由形式のテキスト説明を含む大規模データセットを研究コミュニティに導入し,共有する。本研究は, 被写体集団に大きな支持を得て, 潜在的に有意な感情反応をとらえる上で, 重要な共通基盤があることを示唆する。私たちの研究は、より豊かで、より人間中心で、感情に敏感な画像分析システムへの道を開くものです。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-04T22:44:17Z)
Towards Multi-Turn Empathetic Dialogs with Positive Emotion Elicitation [39.747587984500406]
本稿では,肯定的な感情誘発を伴う共感的対話生成の課題について述べる。エージェントは、マルチターンダイアログにおいて、ユーザのポジティブ感情を引き出すターゲットとともに共感応答を行う。我々はPosEmoDialと呼ばれる肯定的な感情誘発を伴う大規模感情対話データセットを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-22T05:32:08Z)
Disambiguating Affective Stimulus Associations for Robot Perception and Dialogue [67.89143112645556]
知覚された聴覚刺激と感情表現の関連性を学ぶことができるNICOロボットを提供します。 NICOは、感情駆動対話システムの助けを借りて、個人と特定の刺激の両方でこれを行うことができる。ロボットは、実際のHRIシナリオにおいて、被験者の聴覚刺激の楽しさを判断するために、この情報を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-05T20:55:48Z)
Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation [52.39868458154947]
外部知識の不足により、感情的な対話システムは暗黙の感情を知覚し、限られた対話履歴から感情的な対話を学ぶことが困難になる。本研究では,情緒的対話生成における感情を明確に理解し,表現するために,常識的知識や情緒的語彙的知識などの外部知識を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-21T09:21:52Z)
Mirror Ritual: Human-Machine Co-Construction of Emotion [8.883733362171034]
Mirror Ritualはインタラクティブなインスタレーションで、人間の感情とマシン知覚に対する理解において、既存のパラダイムに挑戦します。観客は、近年の生活経験を反映して、鏡の詩を熟知することが奨励される。ラベル付けと文脈化に影響を与えるこのプロセスは、感情を規制するだけでなく、人間のアイデンティティを構成する豊かな個人的な物語を構築するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-15T05:09:38Z)
Annotation of Emotion Carriers in Personal Narratives [69.07034604580214]
我々は、個人的物語(PN) - 話されたり書かれたり - 事実、出来事、思考の記憶 - を理解する問題に興味を持っている。 PNでは、感情担体(英: emotion carriers)は、ユーザの感情状態を最もよく説明する音声またはテキストセグメントである。本研究は,音声対話における感情担持者を特定するためのアノテーションモデルを提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-27T15:42:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。