Fugu-MT 論文翻訳(概要): Turn-Level Empathy Prediction Using Psychological Indicators

論文の概要: Turn-Level Empathy Prediction Using Psychological Indicators

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08607v1
Date: Thu, 11 Jul 2024 15:43:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-12 16:50:17.851881
Title: Turn-Level Empathy Prediction Using Psychological Indicators
Title（参考訳）: 心理指標を用いたターンレベル共感予測
Authors: Shaz Furniturewala, Kokil Jaidka,
Abstract要約: 本稿では,WASSA 2024共感とパーソナリティ予測共有タスクのためのターンレベルの共感検出手法を提案する。大規模言語モデル(LLM)とDeBERTAの微調整によるテキストの豊かさのパイプラインは、共感検出のためのピアソン相関係数とF1スコアの大幅な改善を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.255011967393838
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: For the WASSA 2024 Empathy and Personality Prediction Shared Task, we propose a novel turn-level empathy detection method that decomposes empathy into six psychological indicators: Emotional Language, Perspective-Taking, Sympathy and Compassion, Extroversion, Openness, and Agreeableness. A pipeline of text enrichment using a Large Language Model (LLM) followed by DeBERTA fine-tuning demonstrates a significant improvement in the Pearson Correlation Coefficient and F1 scores for empathy detection, highlighting the effectiveness of our approach. Our system officially ranked 7th at the CONV-turn track.
Abstract（参考訳）: WASSA 2024 共感とパーソナリティ予測共有タスクでは,共感を感情言語,パースペクティブ・テイキング,共感と思いやり,外向性,開放性,積極性という6つの心理的指標に分解するターンレベルの共感検出手法を提案する。大規模言語モデル(LLM)とDeBERTAファインタニングによるテキスト強化のパイプラインは、共感検出のためのピアソン相関係数とF1スコアを大幅に改善し、我々のアプローチの有効性を強調している。我々のシステムは公式にCONVターントラックで7位にランクインした。

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