論文の概要: The Branch Not Taken: Predicting Branching in Online Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13613v1
• Date: Sun, 21 Apr 2024 10:49:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 18:11:42.979799
• Title: The Branch Not Taken: Predicting Branching in Online Conversations
• Title（参考訳）: ブランチは取らない - オンライン会話におけるブランチ予測
• Authors: Shai Meital, Lior Rokach, Roman Vainshtein, Nir Grinberg,
• Abstract要約: 分岐予測の新しいタスクを定義し,分岐予測のためのディープニューラルネットワークモデルであるGLOBSを提案する。 GLOBSはRedditの3つの大きなディスカッションフォーラムで評価されており、競争の激しいベースラインよりも大幅に改善されている。 構造的,時間的,言語的特徴がGLOBSの成功に寄与し,分岐がより多くの会話参加者に結びついていることを確認する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.765888351418663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-participant discussions tend to unfold in a tree structure rather than a chain structure. Branching may occur for multiple reasons -- from the asynchronous nature of online platforms to a conscious decision by an interlocutor to disengage with part of the conversation. Predicting branching and understanding the reasons for creating new branches is important for many downstream tasks such as summarization and thread disentanglement and may help develop online spaces that encourage users to engage in online discussions in more meaningful ways. In this work, we define the novel task of branch prediction and propose GLOBS (Global Branching Score) -- a deep neural network model for predicting branching. GLOBS is evaluated on three large discussion forums from Reddit, achieving significant improvements over an array of competitive baselines and demonstrating better transferability. We affirm that structural, temporal, and linguistic features contribute to GLOBS success and find that branching is associated with a greater number of conversation participants and tends to occur in earlier levels of the conversation tree. We publicly release GLOBS and our implementation of all baseline models to allow reproducibility and promote further research on this important task.
• Abstract（参考訳）: 多人数の議論は、連鎖構造ではなく木構造に展開する傾向がある。 分岐は、オンラインプラットフォームの非同期性から、会話の一部を解き放つためのインターロケータによる意識的な決定に至るまで、さまざまな理由で起こりうる。要約やスレッドのゆがみといった多くの下流タスクにおいて、分岐の予測と理解は重要であり、ユーザがオンラインの議論にもっと意味のある方法で参加するように促すオンライン空間の開発に役立つ。この記事では、分岐予測の新しいタスクを定義し、分岐予測のための深層ニューラルネットワークモデルであるGLOBS(Global Branching Score)を提案する。 GLOBSはRedditの3つの大きなディスカッションフォーラムで評価されており、競争の激しいベースラインよりも大幅に改善され、転送性も向上している。 構造的,時間的,言語的特徴がGLOBSの成功に寄与し,分岐がより多くの会話参加者と結びついており,会話ツリーの早期に発生する傾向があることを確認した。 我々はGLOBSと全てのベースラインモデルの実装を公開し、再現性を確保し、この重要な課題についてさらなる研究を促進する。

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