論文の概要: Tracking Emotional Dynamics in Chat Conversations: A Hybrid Approach using DistilBERT and Emoji Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01838v1
- Date: Sat, 3 Aug 2024 18:28:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 18:11:11.448034
- Title: Tracking Emotional Dynamics in Chat Conversations: A Hybrid Approach using DistilBERT and Emoji Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: チャット会話における感情動態の追跡: DistilBERT と Emoji Sentiment を用いたハイブリッドアプローチ
- Authors: Ayan Igali, Abdulkhak Abdrakhman, Yerdaut Torekhan, Pakizar Shamoi,
- Abstract要約: 本稿では,テキストの感情検出と絵文字の感情分析を組み合わせることによって,チャット会話における感情動態を追跡するハイブリッドアプローチについて検討する。
Twitterデータセットは、SVM、Random Forest、AdaBoostなど、さまざまな機械学習アルゴリズムを使用して分析された。
以上の結果から,テキストと絵文字分析の統合は,顧客サービス,ワークチャット,ソーシャルメディアのインタラクションに応用可能なチャット感情の追跡に有効な方法であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Computer-mediated communication has become more important than face-to-face communication in many contexts. Tracking emotional dynamics in chat conversations can enhance communication, improve services, and support well-being in various contexts. This paper explores a hybrid approach to tracking emotional dynamics in chat conversations by combining DistilBERT-based text emotion detection and emoji sentiment analysis. A Twitter dataset was analyzed using various machine learning algorithms, including SVM, Random Forest, and AdaBoost. We contrasted their performance with DistilBERT. Results reveal DistilBERT's superior performance in emotion recognition. Our approach accounts for emotive expressions conveyed through emojis to better understand participants' emotions during chats. We demonstrate how this approach can effectively capture and analyze emotional shifts in real-time conversations. Our findings show that integrating text and emoji analysis is an effective way of tracking chat emotion, with possible applications in customer service, work chats, and social media interactions.
- Abstract（参考訳）: コンピュータによるコミュニケーションは多くの文脈において対面コミュニケーションよりも重要になっている。
チャット会話における感情的ダイナミクスの追跡は、コミュニケーションを強化し、サービスを改善し、さまざまなコンテキストで幸福をサポートする。
本稿では,DitilBERTを用いたテキスト感情検出と絵文字感情分析を組み合わせることで,チャット会話における感情のダイナミクスを追跡するためのハイブリッドアプローチについて検討する。
Twitterデータセットは、SVM、Random Forest、AdaBoostなど、さまざまな機械学習アルゴリズムを使用して分析された。
私たちは彼らのパフォーマンスを DistilBERT と比較した。
その結果、感情認識における DistilBERT の優れた性能が明らかとなった。
我々のアプローチは、チャット中の参加者の感情をよりよく理解するために、絵文字を通して伝達される感情表現を説明できる。
我々は、リアルタイム会話における感情の変化を効果的に捉え、分析する方法を実証する。
以上の結果から,テキストと絵文字分析の統合は,顧客サービス,ワークチャット,ソーシャルメディアのインタラクションに応用可能なチャット感情の追跡に有効な方法であることが示唆された。
関連論文リスト
- SemEval-2024 Task 3: Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations [53.60993109543582]
SemEval-2024 Task 3 "Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations" は、会話からすべての感情とそれに対応する原因を抽出することを目的としている。
異なるモダリティ設定の下では、2つのサブタスクから構成される: 会話におけるテキスト感情因果ペア抽出(TECPE)と会話におけるマルチモーダル感情因果ペア抽出(MECPE)である。
本稿では,タスク,データセット,評価設定について紹介し,トップチームのシステムを要約し,参加者の知見について議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-19T09:59:00Z) - Personality-affected Emotion Generation in Dialog Systems [67.40609683389947]
ダイアログシステムに与えられた個性に基づいて感情を生成する新しいタスクであるパーソナリティ影響感情生成を提案する。
本課題の課題,すなわち,(1)個性と感情的要因を不均一に統合し,(2)対話場面における多粒性感情情報を抽出する。
その結果,感情生成性能はマクロF1では13%,重み付きF1では5%向上することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T08:48:50Z) - Bias in Emotion Recognition with ChatGPT [8.660929270060146]
ChatGPTはテキストから感情を認識することができ、インタラクティブなチャットボット、データアノテーション、メンタルヘルス分析といった様々なアプリケーションの基礎となる。
これまでの研究では、感情分析におけるChatGPTの基本的な能力が示されていたが、よりニュアンスな感情認識におけるその性能はまだ検討されていない。
本稿では、データセットとラベルの選択の重要性と、ChatGPTの感情認識能力を高めるための微調整の可能性について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-18T07:28:12Z) - Dynamic Causal Disentanglement Model for Dialogue Emotion Detection [77.96255121683011]
隠れ変数分離に基づく動的因果解離モデルを提案する。
このモデルは、対話の内容を効果的に分解し、感情の時間的蓄積を調べる。
具体的には,発話と隠れ変数の伝搬を推定する動的時間的ゆがみモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-13T12:58:09Z) - FaceChat: An Emotion-Aware Face-to-face Dialogue Framework [58.67608580694849]
FaceChatは、感情に敏感で対面的な会話を可能にするWebベースの対話フレームワークである。
システムには、カウンセリング、感情サポート、パーソナライズされたカスタマーサービスなど、幅広い潜在的なアプリケーションがある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-08T20:45:37Z) - A Unified Framework for Emotion Identification and Generation in
Dialogues [5.102770724328495]
本稿では,対話の感情を協調的に識別し,その感情に応じて応答を生成するマルチタスクフレームワークを提案する。
本研究では,BERTをベースとしたネットワークを用いて共感システムを構築し,エンド・ツー・エンドのネットワークを分類と生成損失の両方で訓練する混合目的関数を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-31T02:58:49Z) - Chat-Capsule: A Hierarchical Capsule for Dialog-level Emotion Analysis [70.98130990040228]
本稿では,発話レベルと対話レベルの両方の感情とその相互関係をモデル化したコンテキストベースの階層的注意カプセル(Chat-Capsule)モデルを提案する。
Eコマースプラットフォームの顧客サポートから収集したダイアログデータセットでは,ユーザの満足度や感情曲線のカテゴリも予測できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-23T08:04:30Z) - AdCOFE: Advanced Contextual Feature Extraction in Conversations for
emotion classification [0.29360071145551075]
提案したAdCOFE(Advanced Contextual Feature extract)モデルはこれらの問題に対処する。
会話データセットにおける感情認識の実験は、AdCOFEが会話中の感情のキャプチャに有益であることを示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-09T17:58:19Z) - How emoji and word embedding helps to unveil emotional transitions
during online messaging [0.0]
我々は、インタラクション中の感情の変化を予測するために、Affect Control Theory(ACT)を使用する。
ACTが使用する感情的な辞書を拡張して、顧客が絵文字を使えるようにします。
私たちのフレームワークは、メッセージング中に感情的な変化と、それに応じて顧客の反応がどのように変化するかを見つけることができます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-23T12:45:17Z) - Infusing Multi-Source Knowledge with Heterogeneous Graph Neural Network
for Emotional Conversation Generation [25.808037796936766]
実世界の会話では,マルチソース情報から感情を直感的に知覚する。
感情的会話生成のための異種グラフモデルを提案する。
実験結果は,本モデルがマルチソース知識から感情を効果的に知覚できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-09T06:09:31Z) - Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation [52.39868458154947]
外部知識の不足により、感情的な対話システムは暗黙の感情を知覚し、限られた対話履歴から感情的な対話を学ぶことが困難になる。
本研究では,情緒的対話生成における感情を明確に理解し,表現するために,常識的知識や情緒的語彙的知識などの外部知識を活用することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-21T09:21:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。