Fugu-MT 論文翻訳(概要): VIRATrustData: A Trust-Annotated Corpus of Human-Chatbot Conversations About COVID-19 Vaccines

論文の概要: VIRATrustData: A Trust-Annotated Corpus of Human-Chatbot Conversations About COVID-19 Vaccines

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12240v1
Date: Tue, 24 May 2022 17:48:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-25 14:35:38.607339
Title: VIRATrustData: A Trust-Annotated Corpus of Human-Chatbot Conversations About COVID-19 Vaccines
Title（参考訳）: VIRATrustData:COVID-19ワクチンに関する人間とチャットボットの対話の信頼できるコーパス
Authors: Roni Friedman, Jo\~ao Sedoc, Shai Gretz, Assaf Toledo, Rose Weeks, Naor Bar-Zeev, Yoav Katz, Noam Slonim
Abstract要約: 医療情報への信頼は、ワクチン接種などの公衆衛生政策をうまく適用するために不可欠である。本稿では,人間ロボットのターンレベル信頼分類の課題について考察する。私たちは、新型コロナウイルスワクチン情報資源アシスタントであるVIRAとの(クラウドソースではなく)観察的に収集されたダイアログに依存しています。これらのダイアログは、特に信頼が急激な新型コロナウイルスワクチンに関する質問や懸念に焦点を当てている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.899873776200135
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Public trust in medical information is crucial for successful application of public health policies such as vaccine uptake. This is especially true when the information is offered remotely, by chatbots, which have become increasingly popular in recent years. Here, we explore the challenging task of human-bot turn-level trust classification. We rely on a recently released data of observationally-collected (rather than crowdsourced) dialogs with VIRA chatbot, a COVID-19 Vaccine Information Resource Assistant. These dialogs are centered around questions and concerns about COVID-19 vaccines, where trust is particularly acute. We annotated $3k$ VIRA system-user conversational turns for Low Institutional Trust or Low Agent Trust vs. Neutral or High Trust. We release the labeled dataset, VIRATrustData, the first of its kind to the best of our knowledge. We demonstrate how this task is non-trivial and compare several models that predict the different levels of trust.
Abstract（参考訳）: 医療情報に対する公衆の信頼は、ワクチン接種などの公衆衛生政策をうまく適用するために重要である。これは、最近の人気が高まっているチャットボットによって、リモートで提供される情報には特に当てはまる。本稿では,人間ロボットのターンレベル信頼分類の課題について考察する。我々は、新型コロナウイルスワクチン情報資源アシスタントであるVIRAチャットボットと、最近リリースされた(クラウドソースではなく)観察的に収集されたダイアログのデータに依存しています。これらの対話は、特に信頼が急進的な新型コロナウイルスワクチンに関する質問と懸念に集中している。我々は、低機関信頼か低エージェント信頼か中立か高信頼かの3k$VIRAシステムユーザー会話ターンを注釈した。私たちはラベル付きデータセットであるVIRATrustDataをリリースしました。このタスクが非自明であることを示し、異なる信頼レベルを予測する複数のモデルを比較する。

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