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。

関連論文リスト

• ConText at WASSA 2024 Empathy and Personality Shared Task: History-Dependent Embedding Utterance Representations for Empathy and Emotion Prediction in Conversations [0.8602553195689513]
  WASSAは、相互作用における共感と感情予測に関するタスクを共有しており、これらのタスクに対するアプローチをベンチマークする機会を提供する。 我々は、会話における各発話の共感、感情の極性、感情の強さを、会話の文脈とともに分類される発話をフィードすることによってモデル化する。 また,会話からのすべての発話と,その共感を予測しているインターロケータを識別するトークンを入力して,各インターロケータの相手共感をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T10:44:59Z)
• EmpathicStories++: A Multimodal Dataset for Empathy towards Personal Experiences [19.626851022750067]
  EmpathicStories++は共感に関する最初の時系列データセットで、参加者の家で1ヶ月以上にわたりソーシャルロボットをデプロイした。 2つの文脈で評価された個人的経験に基づいて、他人の物語に対する共感を予測する新しいタスクを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T16:57:18Z)
• 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)
• CASE: Aligning Coarse-to-Fine Cognition and Affection for Empathetic Response Generation [59.8935454665427]
  共感的対話モデルは、通常、感情的な側面のみを考慮するか、孤立して認知と愛情を扱う。 共感的対話生成のためのCASEモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T14:28:38Z)
• EmpBot: A T5-based Empathetic Chatbot focusing on Sentiments [75.11753644302385]
  共感的会話エージェントは、議論されていることを理解しているだけでなく、会話相手の暗黙の感情も認識すべきである。 変圧器事前学習言語モデル(T5)に基づく手法を提案する。 本研究では,自動計測と人的評価の両方を用いて,情緒的ダイアログデータセットを用いたモデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-30T19:04:48Z)
• Perspective-taking and Pragmatics for Generating Empathetic Responses Focused on Emotion Causes [50.569762345799354]
  i) 相手の感情が発話から引き起こされる原因となる単語を特定することと, (ii) 応答生成における特定の単語を反映することである。 社会的認知からインスピレーションを得て、生成的推定を用いて、感情が単語レベルのラベルのない発話から単語を推論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-18T04:22:49Z)
• CEM: Commonsense-aware Empathetic Response Generation [31.956147246779423]
  本稿では,ユーザ状況に関する情報を引き出すために,コモンセンスを利用した共感応答生成手法を提案する。 我々は,共感的応答生成のためのベンチマークデータセットである共感的ダイアログに対するアプローチを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T06:55:14Z)
• Exemplars-guided Empathetic Response Generation Controlled by the Elements of Human Communication [88.52901763928045]
  そこで本稿では, インターロケータへの共感を伝達する, 造形モデルによる細かな構造的特性の解明に先立って, 模範的手法を提案する。 これらの手法は, 自動評価指標と人的評価指標の両方の観点から, 共感的応答品質の大幅な改善をもたらすことを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T14:02:33Z)
• Towards Persona-Based Empathetic Conversational Models [58.65492299237112]
  共感的会話モデルは、多くのドメインにおけるユーザの満足度とタスク結果を改善することが示されている。 心理学において、ペルソナは人格と高い相関関係があることが示され、それによって共感に影響を及ぼす。 本研究では,ペルソナに基づく共感的会話に対する新たな課題を提案し,ペルソナが共感的反応に与える影響に関する最初の経験的研究を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-26T08:51:01Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。