論文の概要: Enhancing Personality Recognition in Dialogue by Data Augmentation and
Heterogeneous Conversational Graph Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05871v1
- Date: Thu, 11 Jan 2024 12:27:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-12 15:04:04.157467
- Title: Enhancing Personality Recognition in Dialogue by Data Augmentation and
Heterogeneous Conversational Graph Networks
- Title（参考訳）: データ拡張とヘテロジニアス会話グラフネットワークによる対話におけるパーソナリティ認識の促進
- Authors: Yahui Fu, Haiyue Song, Tianyu Zhao, Tatsuya Kawahara
- Abstract要約: パーソナリティ認識は、ユーザ適応応答をカスタマイズするロボットの能力を高めるのに有用である。
この課題の1つは、既存の対話コーパスにおける話者の限られた数である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.33718960981521
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Personality recognition is useful for enhancing robots' ability to tailor
user-adaptive responses, thus fostering rich human-robot interactions. One of
the challenges in this task is a limited number of speakers in existing
dialogue corpora, which hampers the development of robust, speaker-independent
personality recognition models. Additionally, accurately modeling both the
interdependencies among interlocutors and the intra-dependencies within the
speaker in dialogues remains a significant issue. To address the first
challenge, we introduce personality trait interpolation for speaker data
augmentation. For the second, we propose heterogeneous conversational graph
networks to independently capture both contextual influences and inherent
personality traits. Evaluations on the RealPersonaChat corpus demonstrate our
method's significant improvements over existing baselines.
- Abstract（参考訳）: パーソナリティ認識は、ユーザ適応応答を調整するロボットの能力を高めるために有用である。
この課題の1つは、既存の対話コーパスにおける話者数の制限であり、堅牢で話者に依存しないパーソナリティ認識モデルの開発を妨げている。
加えて、対話における対話者間の相互依存と話者内依存の両方を正確にモデル化することは重要な問題である。
最初の課題に対処するために、話者データ拡張のためのパーソナリティ特性補間を導入する。
第2に,文脈的影響と個性的特徴を独立に捉えるためのヘテロジニアスな対話型グラフネットワークを提案する。
RealPersonaChatコーパスの評価は、既存のベースラインよりも大幅に改善されていることを示す。
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