論文の概要: Prediction of Listener Perception of Argumentative Speech in a
Crowdsourced Data Using (Psycho-)Linguistic and Fluency Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07130v1
- Date: Sat, 13 Nov 2021 15:07:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-16 15:22:45.840498
- Title: Prediction of Listener Perception of Argumentative Speech in a
Crowdsourced Data Using (Psycho-)Linguistic and Fluency Features
- Title（参考訳）: 心理学的・頻度的特徴を用いたクラウドソーシングデータにおける調音音声の聴取知覚の予測
- Authors: Yu Qiao, Sourabh Zanwar, Rishab Bhattacharyya, Daniel Wiechmann, Wei
Zhou, Elma Kerz, Ralf Schl\"uter
- Abstract要約: 議論的発話のクラウドソースデータセットにおいてTEDトークスタイルの感情評価を予測することを目的としている。
本稿では,TEDトーク音声の大規模データセット上で事前学習したモデルを微調整することにより,これらのカテゴリを予測するための分類タスクに有効なアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.14001104126045
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the key communicative competencies is the ability to maintain fluency
in monologic speech and the ability to produce sophisticated language to argue
a position convincingly. In this paper we aim to predict TED talk-style
affective ratings in a crowdsourced dataset of argumentative speech consisting
of 7 hours of speech from 110 individuals. The speech samples were elicited
through task prompts relating to three debating topics. The samples received a
total of 2211 ratings from 737 human raters pertaining to 14 affective
categories. We present an effective approach to the classification task of
predicting these categories through fine-tuning a model pre-trained on a large
dataset of TED talks public speeches. We use a combination of fluency features
derived from a state-of-the-art automatic speech recognition system and a large
set of human-interpretable linguistic features obtained from an automatic text
analysis system. Classification accuracy was greater than 60% for all 14 rating
categories, with a peak performance of 72% for the rating category
'informative'. In a secondary experiment, we determined the relative importance
of features from different groups using SP-LIME.
- Abstract（参考訳）: 重要なコミュニケーション能力の1つは、単調な言論の流動性を維持する能力と、説得力のある立場を主張する洗練された言語を作り出す能力である。
本稿では,110人の発話から7時間からなる議論的発話のクラウドソーシングデータセットにおいて,TEDトークスタイルの感情評価を予測することを目的とする。
音声サンプルは3つの話題に関するタスクプロンプトによって抽出された。
サンプルは、14の感情カテゴリーを含む737人の人格から合計2211のレーティングを受けた。
本稿では,TEDトーク音声の大規模データセット上で事前学習したモデルを微調整することで,これらのカテゴリを予測できる分類タスクを提案する。
本稿では,最先端自動音声認識システムと,自動テキスト解析システムから得られた人間解釈可能な言語特徴の多種多様な組み合わせを用いた。
分類精度は14の分類カテゴリーで60%以上であり、最高性能は「インフォームティヴ」で72%であった。
二次実験ではSP-LIMEを用いて異なるグループの特徴の相対的重要性を決定した。
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