論文の概要: Decoding Affect in Dyadic Conversations: Leveraging Semantic Similarity through Sentence Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12646v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 06:37:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 15:39:18.595526
• Title: Decoding Affect in Dyadic Conversations: Leveraging Semantic Similarity through Sentence Embedding
• Title（参考訳）: ディヤド会話におけるデコードの影響 : 文埋め込みによる意味的類似性の利用
• Authors: Chen-Wei Yu, Yun-Shiuan Chuang, Alexandros N. Lotsos, and Claudia M. Haase
• Abstract要約: 本研究は,紛争や快楽活動について語る50人の夫婦の会話を口頭で活用する。 会話の全体的な類似度は、隣接する発話の埋め込み間の平均コサイン類似度によって定量された。 その結果、意味的類似性は、対立中の(しかし、楽しい)会話における妻の感情と肯定的な関係があることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Natural Language Processing (NLP) have highlighted the potential of sentence embeddings in measuring semantic similarity. Yet, its application in analyzing real-world dyadic interactions and predicting the affect of conversational participants remains largely uncharted. To bridge this gap, the present study utilizes verbal conversations within 50 married couples talking about conflicts and pleasant activities. Transformer-based model all-MiniLM-L6-v2 was employed to obtain the embeddings of the utterances from each speaker. The overall similarity of the conversation was then quantified by the average cosine similarity between the embeddings of adjacent utterances. Results showed that semantic similarity had a positive association with wives' affect during conflict (but not pleasant) conversations. Moreover, this association was not observed with husbands' affect regardless of conversation types. Two validation checks further provided support for the validity of the similarity measure and showed that the observed patterns were not mere artifacts of data. The present study underscores the potency of sentence embeddings in understanding the association between interpersonal dynamics and individual affect, paving the way for innovative applications in affective and relationship sciences.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)の最近の進歩は、意味的類似性の測定における文埋め込みの可能性を強調している。 しかし、現実世界のディヤド相互作用の分析や、会話参加者の影響の予測におけるその応用は、いまだに目立たない。 このギャップを埋めるために,本研究では,紛争や楽しい活動について語る50人の夫婦の会話を利用した。 変換器を用いた全MiniLM-L6-v2モデルを用いて各話者からの発話の埋め込みを得た。 会話の全体的な類似度は、隣接する発話の埋め込みの平均コサイン類似度によって定量された。 その結果、意味的類似性は、対立中の(しかし楽しい)会話における妻の感情と肯定的な関係を示した。 また,会話の種類によらず,夫の影響は認められなかった。 2つの検証チェックにより、類似度尺度の妥当性がさらに向上し、観測されたパターンが単なるデータのアーティファクトではないことを示した。 本研究は,感情科学と関係科学の革新的応用に向けて,対人的ダイナミクスと個人的影響の関連性を理解する上で,文の埋め込みが有効であることを示すものである。

関連論文リスト

• Personality Differences Drive Conversational Dynamics: A High-Dimensional NLP Approach [1.9336815376402723]
  我々は、見知らぬ人との対話の軌跡を高次元空間にマッピングする。 本研究は,オープンネスの個性次元の差が大きいインターロケータが相互に影響し,幅広い話題を議論するのにより多くの時間を費やすことを示唆している。 また、参加者の感情(感情)が会話の前から後までどのように変化するかを調べ、外転の差が大きいと影響の差が大きくなることを予測している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T19:48:31Z)
• Multimodal Fusion with LLMs for Engagement Prediction in Natural Conversation [70.52558242336988]
  我々は,不関心や混乱の兆候を検出することを目的として,言語的および非言語的手がかりを精査することにより,ダイアディック的相互作用における係り合いを予測することに焦点を当てた。 本研究では,カジュアルなダイアディック会話に携わる34人の参加者を対象に,各会話の最後に自己報告されたエンゲージメント評価を行うデータセットを収集する。 大規模言語モデル(LLMs)を用いた新たな融合戦略を導入し,複数行動モダリティをマルチモーダル・トランスクリプトに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T18:28:12Z)
• AntEval: Evaluation of Social Interaction Competencies in LLM-Driven Agents [65.16893197330589]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いシナリオで人間の振る舞いを再現する能力を示した。 しかし、複雑なマルチ文字のソーシャルインタラクションを扱う能力については、まだ完全には研究されていない。 本稿では,新しいインタラクションフレームワークと評価手法を含むマルチエージェントインタラクション評価フレームワーク(AntEval)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T11:18:00Z)
• Relationship between auditory and semantic entrainment using Deep Neural Networks (DNN) [0.0]
  本研究では、BERTやTRILL(TRILL)ベクターのような最先端の埋め込みを利用して、対話中のターンの意味的および聴覚的類似性を測定する特徴を抽出した。 聴覚機能と比較して意味的特徴を訓練する傾向が見られた。 本研究の成果は,ヒトと機械の相互作用(HMI)におけるエントレインメントのメカニズムの実装に役立つかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-27T14:50:09Z)
• ChatGPT Evaluation on Sentence Level Relations: A Focus on Temporal, Causal, and Discourse Relations [52.26802326949116]
  対話型大規模言語モデルChatGPTの性能を,文間関係に基づいて定量的に評価する。 ChatGPTは因果関係の検出と推論において極めて優れた能力を示す。 既存の明示的な談話接続物との談話関係の大多数を特定できるが、暗黙的な談話関係は依然として恐ろしい課題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-28T13:14:36Z)
• Learning to Memorize Entailment and Discourse Relations for Persona-Consistent Dialogues [8.652711997920463]
  既存の作業は、高度ネットワーク構造を持つ対話者ペルソナを意図的に学習することで、対話システムの性能を改善した。 本研究は,ペルソナ一貫性のある対話課題における係り受け関係と談話関係を記憶する学習方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-12T08:37:00Z)
• 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)
• A Neural Network-Based Linguistic Similarity Measure for Entrainment in Conversations [12.052672647509732]
  言語訓練は、人々が会話でお互いを模倣する傾向がある現象である。 現在の類似度尺度のほとんどは、back-of-wordsアプローチに基づいている。 本稿では,ニューラルネットワークモデルを用いて,運動の類似度を測定することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-04T19:48:17Z)
• Who Responded to Whom: The Joint Effects of Latent Topics and Discourse in Conversation Structure [53.77234444565652]
  会話談話における応答関係を同定し,会話の開始に応答発話をリンクする。 単語分布における潜在トピックと会話を学習し,ペアワイズ開始応答リンクを予測するモデルを提案する。 英語と中国語の会話における実験結果から,我々のモデルは過去の芸術の状況を大きく上回っていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T17:46:00Z)
• Decoupling entrainment from consistency using deep neural networks [14.823143667165382]
  一貫性の効果、すなわち個々のスタイルに固執する話者を孤立させることは、訓練の分析において重要な部分である。 そこで本研究では,話者の発声特徴を,その後の出力予測のコンファウンドとして扱うことを提案する。 既存の2つのニューラルアプローチを用いて、一貫性を制御するエントレインメントの新しい尺度を定義した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T17:30:05Z)

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。