論文の概要: Conversational Feedback in Scripted versus Spontaneous Dialogues: A Comparative Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15656v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 13:45:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 13:34:36.249573
• Title: Conversational Feedback in Scripted versus Spontaneous Dialogues: A Comparative Analysis
• Title（参考訳）: スクリプト対自発対話における会話フィードバックの比較分析
• Authors: Ildik\'o Pil\'an, Laurent Pr\'evot, Hendrik Buschmeier, Pierre Lison
• Abstract要約: 本稿では,字幕および自発会話におけるコミュニケーションフィードバック現象の定量的解析を行う。 英語、フランス語、ドイツ語、ハンガリー語、イタリア語、日本語、ノルウェー語、中国語の対話データに基づいて、語彙統計と分類結果の両方を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9936075659851884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scripted dialogues such as movie and TV subtitles constitute a widespread source of training data for conversational NLP models. However, the linguistic characteristics of those dialogues are notably different from those observed in corpora of spontaneous interactions. This difference is particularly marked for communicative feedback and grounding phenomena such as backchannels, acknowledgments, or clarification requests. Such signals are known to constitute a key part of the conversation flow and are used by the dialogue participants to provide feedback to one another on their perception of the ongoing interaction. This paper presents a quantitative analysis of such communicative feedback phenomena in both subtitles and spontaneous conversations. Based on dialogue data in English, French, German, Hungarian, Italian, Japanese, Norwegian and Chinese, we extract both lexical statistics and classification outputs obtained with a neural dialogue act tagger. Two main findings of this empirical study are that (1) conversational feedback is markedly less frequent in subtitles than in spontaneous dialogues and (2) subtitles contain a higher proportion of negative feedback. Furthermore, we show that dialogue responses generated by large language models also follow the same underlying trends and include comparatively few occurrences of communicative feedback, except when those models are explicitly fine-tuned on spontaneous dialogues.
• Abstract（参考訳）: 映画やテレビの字幕などのスクリプトによる対話は、対話型NLPモデルのトレーニングデータとして広く使われている。 しかし、これらの対話の言語的特徴は、自発的な相互作用のコーパスで観察されるものとは異なる。 この違いは、特にコミュニケーションフィードバックや、バックチャネル、認識要求、明確化要求といった接地現象に顕著である。 このような信号は会話フローの重要な部分を構成することが知られており、対話参加者が進行中の対話に対する認識について相互にフィードバックを提供するために使用される。 本稿では,字幕と自発会話の両方において,このようなコミュニケーションフィードバック現象を定量的に分析する。 英語,フランス語,ドイツ語,ハンガリー語,イタリア語,日本語,ノルウェー語,中国語の対話データに基づいて,語彙統計と分類結果の両方をニューラルダイアログタグで抽出する。 本研究の主な発見は,(1) 会話のフィードバックが自発的な対話よりも字幕で顕著に少ないこと,(2) 字幕では負のフィードバックの割合が高いこと,である。 さらに,大規模言語モデルが生成する対話応答は,自発的対話において明示的に微調整されている場合を除き,基礎となる傾向と同じであり,コミュニケーションフィードバックの発生は比較的少ない。

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