論文の概要: Social Orientation: A New Feature for Dialogue Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04770v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 01:55:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 06:29:47.029520
• Title: Social Orientation: A New Feature for Dialogue Analysis
• Title（参考訳）: 社会志向:対話分析の新しい特徴
• Authors: Todd Morrill, Zhaoyuan Deng, Yanda Chen, Amith Ananthram, Colin Wayne Leach, Kathleen McKeown,
• Abstract要約: ソーシャル指向タグをラベル付けした対話音声のデータセットを新たに導入する。 ソーシャル・オリエンテーション・タグは特に低リソース環境においてタスク・パフォーマンスを向上させることを示す。 また、ニューラルモデルにおける社会的相互作用の結果を説明する上で、ソーシャルオリエンテーションタグがどのように役立つかを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.192659799728181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There are many settings where it is useful to predict and explain the success or failure of a dialogue. Circumplex theory from psychology models the social orientations (e.g., Warm-Agreeable, Arrogant-Calculating) of conversation participants and can be used to predict and explain the outcome of social interactions. Our work is novel in its systematic application of social orientation tags to modeling conversation outcomes. In this paper, we introduce a new data set of dialogue utterances machine-labeled with social orientation tags. We show that social orientation tags improve task performance, especially in low-resource settings, on both English and Chinese language benchmarks. We also demonstrate how social orientation tags help explain the outcomes of social interactions when used in neural models. Based on these results showing the utility of social orientation tags for dialogue outcome prediction tasks, we release our data sets, code, and models that are fine-tuned to predict social orientation tags on dialogue utterances.
• Abstract（参考訳）: 対話の成功や失敗を予測し、説明するのに有用な設定はたくさんあります。 心理学からの円積理論は、会話参加者の社会的指向(例えば、ウォーム・アグレアブル、アロガント・カルキュレーション)をモデル化し、社会的相互作用の結果を予測し説明するために使用することができる。 我々の研究は、会話の結果をモデル化するための社会的指向タグの体系的応用において新しいものである。 本稿では,ソーシャルオリエンテーションタグを付加した対話音声のデータセットを提案する。 ソーシャルオリエンテーションタグは、特に低リソース環境では、英語と中国語のベンチマークでタスクパフォーマンスを向上させる。 また、ニューラルモデルにおける社会的相互作用の結果を説明する上で、社会的指向タグがどのように役立つかを実証する。 対話結果予測タスクにおけるソーシャルオリエンテーションタグの有用性を示すこれらの結果に基づいて、対話発話におけるソーシャルオリエンテーションタグを予測するために微調整されたデータセット、コード、モデルをリリースする。

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