論文の概要: DeliData: A dataset for deliberation in multi-party problem solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05271v1
• Date: Wed, 11 Aug 2021 15:13:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-12 15:28:59.591632
• Title: DeliData: A dataset for deliberation in multi-party problem solving
• Title（参考訳）: DeliData: マルチパーティ問題解決のための検討データセット
• Authors: Georgi Karadzhov, Tom Stafford, Andreas Vlachos
• Abstract要約: 認知課題を解決するための協調会話を含む最初の公開データセットについて紹介する。 また,議論の手がかりを捉え,それに注釈付けされた50の対話を解放する新しいアノテーションスキーマを提案する。 学習用分類器における注釈付きデータの有用性を実証し,会話の構成性を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.066041231688565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dialogue systems research is traditionally focused on dialogues between two interlocutors, largely ignoring group conversations. Moreover, most previous research is focused either on task-oriented dialogue (e.g.\ restaurant bookings) or user engagement (chatbots), while research on systems for collaborative dialogues is an under-explored area. To this end, we introduce the first publicly available dataset containing collaborative conversations on solving a cognitive task, consisting of 500 group dialogues and 14k utterances. Furthermore, we propose a novel annotation schema that captures deliberation cues and release 50 dialogues annotated with it. Finally, we demonstrate the usefulness of the annotated data in training classifiers to predict the constructiveness of a conversation. The data collection platform, dataset and annotated corpus are publicly available at https://delibot.xyz
• Abstract（参考訳）: 対話システムの研究は伝統的に2人の対話者間の対話に焦点を当てており、主にグループ会話を無視している。 さらに、これまでのほとんどの研究はタスク指向の対話(例えばレストラン予約)やユーザエンゲージメント(チャットボット)に焦点を当てており、協調対話システムの研究は未調査の分野である。 そこで本研究では,500個のグループ対話と1万4千発話からなるコラボレーティブな対話を含む最初の公開データセットを提案する。 さらに,検討の手がかりをキャプチャし,注釈付き対話50を解放する,新しいアノテーションスキーマを提案する。 最後に,会話の構成性を予測するための分類器の訓練における注釈データの有用性を示す。 data collection platform, dataset, annotated corpusはhttps://delibot.xyzで公開されている。

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