論文の概要: Empathic Conversations: A Multi-level Dataset of Contextualized
Conversations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12698v1
- Date: Wed, 25 May 2022 11:56:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-26 23:04:05.021582
- Title: Empathic Conversations: A Multi-level Dataset of Contextualized
Conversations
- Title(参考訳): empathic conversations: コンテキスト化された会話の多レベルデータセット
- Authors: Damilola Omitaomu, Shabnam Tafreshi, Tingting Liu, Sven Buechel, Chris
Callison-Burch, Johannes Eichstaedt, Lyle Ungar, Jo\~ao Sedoc
- Abstract要約: このデータセットは、パーソナリティ、感情、性格特性、および個人レベルの人口統計情報とともに、複数の形式で共感を示す最初のものである。
人々は他者の共感に対する認識に違いがあり、これらの違いは人格や人口統計といった特定の特徴と関連している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.54662089036839
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Empathy is a cognitive and emotional reaction to an observed situation of
others. Empathy has recently attracted interest because it has numerous
applications in psychology and AI, but it is unclear how different forms of
empathy (e.g., self-report vs counterpart other-report, concern vs. distress)
interact with other affective phenomena or demographics like gender and age. To
better understand this, we created the {\it Empathic Conversations} dataset of
annotated negative, empathy-eliciting dialogues in which pairs of participants
converse about news articles. People differ in their perception of the empathy
of others. These differences are associated with certain characteristics such
as personality and demographics. Hence, we collected detailed characterization
of the participants' traits, their self-reported empathetic response to news
articles, their conversational partner other-report, and turn-by-turn
third-party assessments of the level of self-disclosure, emotion, and empathy
expressed. This dataset is the first to present empathy in multiple forms along
with personal distress, emotion, personality characteristics, and person-level
demographic information. We present baseline models for predicting some of
these features from conversations.
- Abstract(参考訳): 共感は他者の観察された状況に対する認知的で感情的な反応である。
共感は心理学やaiに多くの応用があるため、最近注目されているが、異なる種類の共感(自己報告対他報告、不安対苦悩など)が他の感情的な現象や性別や年齢層とどのように相互作用するかは不明である。
これをよりよく理解するために、私たちは、参加者のペアがニュース記事について会話する注釈付きネガティブで共感に富んだ対話のデータセットを作成しました。
人々は他人の共感に対する認識が異なる。
これらの違いはパーソナリティや人口統計といった特定の特徴と関連している。
そこで, 参加者の性格, 新聞記事に対する自己報告の共感反応, 会話相手の他報告, 自己開示, 感情, 共感のレベルをターンバイターンで評価した。
このデータセットは、パーソナリティ、感情、性格特性、および個人レベルの人口統計情報とともに、複数の形式で共感を示す最初のものである。
会話からこれらの特徴を予測するためのベースラインモデルを提案する。
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