論文の概要: Artificial Empathy Classification: A Survey of Deep Learning Techniques,
Datasets, and Evaluation Scales
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00010v1
- Date: Mon, 4 Sep 2023 16:02:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-08 11:14:44.807133
- Title: Artificial Empathy Classification: A Survey of Deep Learning Techniques,
Datasets, and Evaluation Scales
- Title（参考訳）: 人為的共感分類:深層学習技術、データセット、評価尺度の調査
- Authors: Sharjeel Tahir, Syed Afaq Shah, Jumana Abu-Khalaf
- Abstract要約: 本稿では,これまでに収集および使用されてきたデータセットとともに,共感の計測と評価のための既存の作業について検討し,評価することを目的とする。
我々のゴールは、その性能を比較することで、AE領域における最先端の手法の活用を強調し、促進することである。
- 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: From the last decade, researchers in the field of machine learning (ML) and
assistive developmental robotics (ADR) have taken an interest in artificial
empathy (AE) as a possible future paradigm for human-robot interaction (HRI).
Humans learn empathy since birth, therefore, it is challenging to instill this
sense in robots and intelligent machines. Nevertheless, by training over a vast
amount of data and time, imitating empathy, to a certain extent, can be
possible for robots. Training techniques for AE, along with findings from the
field of empathetic AI research, are ever-evolving. The standard workflow for
artificial empathy consists of three stages: 1) Emotion Recognition (ER) using
the retrieved features from video or textual data, 2) analyzing the perceived
emotion or degree of empathy to choose the best course of action, and 3)
carrying out a response action. Recent studies that show AE being used with
virtual agents or robots often include Deep Learning (DL) techniques. For
instance, models like VGGFace are used to conduct ER. Semi-supervised models
like Autoencoders generate the corresponding emotional states and behavioral
responses. However, there has not been any study that presents an independent
approach for evaluating AE, or the degree to which a reaction was empathetic.
This paper aims to investigate and evaluate existing works for measuring and
evaluating empathy, as well as the datasets that have been collected and used
so far. Our goal is to highlight and facilitate the use of state-of-the-art
methods in the area of AE by comparing their performance. This will aid
researchers in the area of AE in selecting their approaches with precision.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間、機械学習(ML)と補助発達ロボット(ADR)の研究者は、人間-ロボット相互作用(HRI)の将来のパラダイムとして、人工共感(AE)に関心を寄せてきた。
人間は生まれてから共感を学ぶため、ロボットや知能機械にこの感覚を浸透させることは困難である。
それでも、大量のデータと時間のトレーニングによって、ある程度の共感を模倣することで、ロボットにとって可能となる。
AEのトレーニング技術は、共感的AI研究の分野からの発見とともに、常に進化している。
人工共感のための標準的なワークフローは、3つのステージから構成される。
1)ビデオまたはテキストデータから抽出した特徴を用いた感情認識(er)
2)最善の行動経路を選択するための感情や共感の程度を分析すること
3) 対応行動を実施すること。
AEが仮想エージェントやロボットで使用されていることを示す最近の研究は、しばしばDeep Learning (DL)技術を含んでいる。
例えば、VGGFaceのようなモデルはERを実行するために使用される。
オートエンコーダのような半教師付きモデルは、対応する感情状態と行動応答を生成する。
しかしながら、AEを評価するための独立したアプローチや、反応が共感的であった程度を示す研究は行われていない。
本稿では,これまでに収集および使用されてきたデータセットとともに,共感の計測と評価のための既存の作業について検討し,評価することを目的とする。
我々のゴールは、その性能を比較することで、AE領域における最先端の手法の活用を強調し、促進することである。
これにより、AE領域の研究者が精度でアプローチを選択するのに役立つ。
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