論文の概要: Reevaluating Data Partitioning for Emotion Detection in EmoWOZ

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13364v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 03:06:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 02:32:48.593541
• Title: Reevaluating Data Partitioning for Emotion Detection in EmoWOZ
• Title（参考訳）: EmoWOZにおける感情検出のためのデータ分割の再評価
• Authors: Moeen Mostafavi, Michael D. Porter
• Abstract要約: EmoWozは、対話のための感情ラベルを提供するMultiWOZの拡張である。 MultiWOZは、当初別の目的のために分割され、新しい感情認識の目的を考えると、分布の変化が生じる。 この問題に対処し、データセットの分布を改善し、データセットシフトを減らすために、感情タグに基づく階層化サンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on the EmoWoz dataset, an extension of MultiWOZ that provides emotion labels for the dialogues. MultiWOZ was partitioned initially for another purpose, resulting in a distributional shift when considering the new purpose of emotion recognition. The emotion tags in EmoWoz are highly imbalanced and unevenly distributed across the partitions, which causes sub-optimal performance and poor comparison of models. We propose a stratified sampling scheme based on emotion tags to address this issue, improve the dataset's distribution, and reduce dataset shift. We also introduce a special technique to handle conversation (sequential) data with many emotional tags. Using our proposed sampling method, models built upon EmoWoz can perform better, making it a more reliable resource for training conversational agents with emotional intelligence. We recommend that future researchers use this new partitioning to ensure consistent and accurate performance evaluations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、対話のための感情ラベルを提供するMultiWOZの拡張であるEmoWozデータセットに焦点を当てる。 MultiWOZは、当初別の目的のために分割され、新しい感情認識の目的を考えると、分布の変化が生じる。 EmoWozの感情タグは非常に不均衡であり、パーティション全体に不均一に分散しているため、サブ最適性能とモデルの比較が不十分である。 この問題に対処し、データセットの分布を改善し、データセットシフトを減らすために、感情タグに基づく階層化サンプリング手法を提案する。 また,感情タグの多い会話(系列)データを扱うための特別な手法を提案する。 提案手法を用いることで,EmoWozをベースとしたモデルの性能が向上し,感情的知能を持つ会話エージェントを訓練するための信頼性が向上する。 将来の研究者は、この新たなパーティショニングを使用して、一貫性と正確なパフォーマンス評価を保証することを推奨します。

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