論文の概要: MEDIC: A Multimodal Empathy Dataset in Counseling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02842v1
• Date: Thu, 4 May 2023 14:02:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 15:23:55.971588
• Title: MEDIC: A Multimodal Empathy Dataset in Counseling
• Title（参考訳）: MEDIC:カウンセリングにおけるマルチモーダル共感データセット
• Authors: Zhou'an_Zhu, Xin Li, Jicai Pan, Yufei Xiao, Yanan Chang, Feiyi Zheng, Shangfei Wang
• Abstract要約: 対面心理カウンセリングセッションから収集したマルチモーダル共感データセットを構築した。 経験の表現は、クライアントが共感を誘発する経験を表現したかどうかを記述し、感情的および認知的反応はカウンセラーの共感的反応を示す。 本研究では,テンソル融合ネットワーク,感情的単語認識融合ネットワーク,単純な結合モデルなどの3つの典型的な手法を用いて共感予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.33251534760171
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Although empathic interaction between counselor and client is fundamental to success in the psychotherapeutic process, there are currently few datasets to aid a computational approach to empathy understanding. In this paper, we construct a multimodal empathy dataset collected from face-to-face psychological counseling sessions. The dataset consists of 771 video clips. We also propose three labels (i.e., expression of experience, emotional reaction, and cognitive reaction) to describe the degree of empathy between counselors and their clients. Expression of experience describes whether the client has expressed experiences that can trigger empathy, and emotional and cognitive reactions indicate the counselor's empathic reactions. As an elementary assessment of the usability of the constructed multimodal empathy dataset, an interrater reliability analysis of annotators' subjective evaluations for video clips is conducted using the intraclass correlation coefficient and Fleiss' Kappa. Results prove that our data annotation is reliable. Furthermore, we conduct empathy prediction using three typical methods, including the tensor fusion network, the sentimental words aware fusion network, and a simple concatenation model. The experimental results show that empathy can be well predicted on our dataset. Our dataset is available for research purposes.
• Abstract（参考訳）: カウンセラーとクライアントの共感的相互作用は、心理療法のプロセスの成功に不可欠であるが、共感を理解するための計算的アプローチを支援するデータセットは、今のところほとんどない。 本稿では,対面心理カウンセリングセッションから収集したマルチモーダル共感データセットを構築する。 データセットは771のビデオクリップで構成されている。 また,カウンセラーとクライアント間の共感の程度を記述するために,3つのラベル(体験表現,感情反応,認知反応)を提案する。 経験表現は、クライアントが共感を誘発する経験を表現したかどうかを記述し、感情的および認知的反応はカウンセラーの共感的反応を示す。 構築したマルチモーダル共感データセットのユーザビリティに関する基礎的評価として,ビデオクリップに対する注釈者の主観評価を,クラス内相関係数とfleiss' kappaを用いてインテラタ信頼性解析する。 結果は、データアノテーションが信頼できることを証明します。 さらに,テンソル融合ネットワーク,感情的単語認識融合ネットワーク,単純な結合モデルなど,3つの典型的な手法を用いて共感予測を行う。 実験の結果,共感はデータセット上でよく予測できることがわかった。 私たちのデータセットは研究目的で利用可能です。

関連論文リスト

• Towards Empathetic Conversational Recommender Systems [77.53167131692]
  本稿では,共感型会話レコメンデータ(ECR)フレームワークを提案する。 ECRには、感情対応アイテムレコメンデーションと感情対応応答生成という、2つの主要なモジュールが含まれている。 ReDialデータセットの実験は、推奨精度を高め、ユーザの満足度を向上させる上で、我々のフレームワークの有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T15:43:07Z)
• APTNESS: Incorporating Appraisal Theory and Emotion Support Strategies for Empathetic Response Generation [71.26755736617478]
  共感反応生成は、他人の感情を理解するように設計されている。 検索強化と感情支援戦略統合を組み合わせたフレームワークを開発する。 我々の枠組みは認知的・情緒的共感の両面からLLMの共感能力を高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T02:23:37Z)
• EMMI -- Empathic Multimodal Motivational Interviews Dataset: Analyses and Annotations [0.7499722271664147]
  本研究の目的は、セラピストが治療の課題目標(モチベーション・インタビューの古典的なステップ)と社会的目標(信頼関係の構築と共感の表現)をいかにうまく融合させるかを明らかにすることである。 本稿では,シミュレートされたモチベーションインタビュー会話からなるコーパスのマルチモーダルアノテーションを提案する。 我々はこれらのアノテーションを分析し,社会的・共感的行動を強調したモチベーションインタビューを行う仮想エージェントを開発するための機能的振る舞いを特徴付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T09:32:28Z)
• Probabilistic emotion and sentiment modelling of patient-reported experiences [0.04096453902709291]
  本研究では,オンライン体験談話から患者感情をモデル化する新しい手法を提案する。 ケアオピニオンから患者が報告した経験を分析するために,メタデータネットワークトピックをモデル化する。 マルチラベル感情とバイナリ感情の両方を予測できる確率論的・文脈特異的感情推薦システムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T05:39:20Z)
• Co-Located Human-Human Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A Survey [71.43956423427397]
  本研究の目的は,非言語的キューと計算手法を同定し,効果的な性能を実現することである。 この調査は、最も広い範囲の社会現象と相互作用設定を巻き込むことによって、相手と異なる。 もっともよく使われる非言語キュー、計算方法、相互作用環境、センシングアプローチは、それぞれマイクとカメラを備えた3,4人で構成される会話活動、ベクターマシンのサポート、ミーティングである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T13:37:57Z)
• Empathic Conversations: A Multi-level Dataset of Contextualized Conversations [24.54662089036839]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-25T11:56:29Z)
• Towards Unbiased Visual Emotion Recognition via Causal Intervention [63.74095927462]
  本稿では,データセットバイアスによる負の効果を軽減するために,新しい感情認識ネットワーク(IERN)を提案する。 IERNの有効性を検証する一連の設計されたテストと、3つの感情ベンチマークの実験は、IERNが他の最先端のアプローチよりも優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-26T10:40:59Z)
• 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)
• A Computational Approach to Understanding Empathy Expressed in Text-Based Mental Health Support [11.736179504987712]
  オンラインメンタルヘルスプラットフォームにおいて共感がどのように表現されるかを理解するための計算手法を提案する。 我々は,テキストベースの会話における共感のコミュニケーションを特徴付けるための,理論的基盤の統一フレームワークを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-17T17:47:00Z)
• 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。