論文の概要: Conversation Modeling to Predict Derailment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11184v1
- Date: Mon, 20 Mar 2023 15:10:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-21 15:00:36.363224
- Title: Conversation Modeling to Predict Derailment
- Title(参考訳): 脱線予測のための会話モデル
- Authors: Jiaqing Yuan and Munindar P. Singh
- Abstract要約: 進行中の会話が脱線する可能性があるかどうかを予測する能力は、インターロケータやモデレーターに貴重なリアルタイム洞察を提供する可能性がある。
会話が発達するにつれて動的予測を試みようとする研究もあるが、会話構造や脱線距離といった多元的情報を組み込むことは困難である。
本稿では,発話レベルと会話レベルの情報を組み合わせた階層型トランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.45515784064555
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conversations among online users sometimes derail, i.e., break down into
personal attacks. Such derailment has a negative impact on the healthy growth
of cyberspace communities. The ability to predict whether ongoing conversations
are likely to derail could provide valuable real-time insight to interlocutors
and moderators. Prior approaches predict conversation derailment
retrospectively without the ability to forestall the derailment proactively.
Some works attempt to make dynamic prediction as the conversation develops, but
fail to incorporate multisource information, such as conversation structure and
distance to derailment.
We propose a hierarchical transformer-based framework that combines
utterance-level and conversation-level information to capture fine-grained
contextual semantics. We propose a domain-adaptive pretraining objective to
integrate conversational structure information and a multitask learning scheme
to leverage the distance from each utterance to derailment. An evaluation of
our framework on two conversation derailment datasets yields improvement over
F1 score for the prediction of derailment. These results demonstrate the
effectiveness of incorporating multisource information.
- Abstract(参考訳): オンラインユーザ間の会話は時々、個人攻撃に分解される。
このような脱線は、サイバースペースコミュニティの健全な成長に悪影響を及ぼす。
進行中の会話が脱線する可能性があるかどうかを予測できる能力は、対話者やモデレーターにとって貴重なリアルタイム洞察を提供する。
事前のアプローチは、積極的に脱線をフォレストできることなく、ふりかえりに会話脱線を予測する。
会話が発達するにつれて動的予測を試みようとする研究もあるが、会話構造や脱線距離といった多元的情報を組み込むことはできなかった。
本稿では,発話レベルと会話レベルの情報を組み合わせた階層型トランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
本稿では,会話構造情報とマルチタスク学習手法を統合し,各発話から脱線までの距離を活用するドメイン適応型事前学習目標を提案する。
2つの会話脱線データセットにおけるフレームワークの評価は、脱線予測のためのF1スコアよりも改善する。
これらの結果は,多元情報を取り込むことの有効性を示す。
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