論文の概要: NaturalTurn: A Method to Segment Transcripts into Naturalistic Conversational Turns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15615v2
- Date: Mon, 1 Apr 2024 15:18:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 07:48:16.688765
- Title: NaturalTurn: A Method to Segment Transcripts into Naturalistic Conversational Turns
- Title（参考訳）: NaturalTurn: テキストを自然な会話のターンに分割する手法
- Authors: Gus Cooney, Andrew Reece,
- Abstract要約: ナチュラルトゥール(NaturalTurn)は、自然主義交換の力学を正確に捉えるために設計されたターンセグメンテーションアルゴリズムである。
本研究では,NaturalTurnから派生した転写産物が,既存の方法から派生した転写産物と比較して,統計的および推論的特性が良好であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Conversation is the subject of increasing interest in the social, cognitive, and computational sciences. And yet, as conversational datasets continue to increase in size and complexity, researchers lack scalable methods to segment speech-to-text transcripts into conversational turns--the basic building blocks of social interaction. We introduce "NaturalTurn," a turn segmentation algorithm designed to accurately capture the dynamics of naturalistic exchange. NaturalTurn operates by distinguishing speakers' primary conversational turns from listeners' secondary utterances, such as backchannels, brief interjections, and other forms of parallel speech that characterize conversation. Using data from a large conversation corpus, we show how NaturalTurn-derived transcripts demonstrate favorable statistical and inferential characteristics compared to transcripts derived from existing methods. The NaturalTurn algorithm represents an improvement in machine-generated transcript processing methods, or "turn models" that will enable researchers to associate turn-taking dynamics with the broader outcomes that result from social interaction, a central goal of conversation science.
- Abstract（参考訳）: 会話は、社会的、認知的、計算科学への関心の高まりの主題である。
しかし、会話データセットがサイズと複雑さを増し続けているため、研究者は音声からテキストへの書き起こしを会話のターンに分割するスケーラブルな手法を欠いている。
本研究では,自然主義的交換のダイナミクスを正確に捉えるために,ターンセグメンテーションアルゴリズムであるNaturalTurnを紹介する。
NaturalTurnは、リスナーの二次発話(バックチャンネル、短いインタージェクション、会話を特徴付ける他の形式のパラレルスピーチなど)と、話者の主会話のターンを区別することによって機能する。
本研究では,大規模な会話コーパスから得られたデータを用いて,NaturalTurn由来の転写文が,既存の手法による転写文と比較して,統計的・推論的な特徴を示すことを示す。
NaturalTurnアルゴリズムは、研究者がターンテイクのダイナミクスと、会話科学の中心的な目標である社会的相互作用から生じるより広範な結果とを関連付けることができるように、機械生成の転写処理手法の改善(ターンモデル)を表現している。
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