論文の概要: Sentiment and Emotion-aware Multi-criteria Fuzzy Group Decision Making System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11976v1
- Date: Wed, 21 Aug 2024 20:17:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 17:54:29.778075
- Title: Sentiment and Emotion-aware Multi-criteria Fuzzy Group Decision Making System
- Title（参考訳）: 感情認識型多基準ファジィグループ意思決定システム
- Authors: Adilet Yerkin, Pakizar Shamoi, Elnara Kadyrgali,
- Abstract要約: グループ意思決定(GDM)システムは、様々な好みを持つ参加者間の合意を促進することで重要な役割を果たす。
本稿では,グループ設定におけるコンセンサス取得の有効性を高めるために,感情と感情を意識した多基準ファジィGDMシステムを提案する。
- 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: In today's world, making decisions as a group is common, whether choosing a restaurant or deciding on a holiday destination. Group decision-making (GDM) systems play a crucial role by facilitating consensus among participants with diverse preferences. Discussions are one of the main tools people use to make decisions. When people discuss alternatives, they use natural language to express their opinions. Traditional GDM systems generally require participants to provide explicit opinion values to the system. However, in real-life scenarios, participants often express their opinions through some text (e.g., in comments, social media, messengers, etc.). This paper introduces a sentiment and emotion-aware multi-criteria fuzzy GDM system designed to enhance consensus-reaching effectiveness in group settings. This system incorporates natural language processing to analyze sentiments and emotions expressed in textual data, enabling an understanding of participant opinions besides the explicit numerical preference inputs. Once all the experts have provided their preferences for the alternatives, the individual preferences are aggregated into a single collective preference matrix. This matrix represents the collective expert opinion regarding the other options. Then, sentiments, emotions, and preference scores are inputted into a fuzzy inference system to get the overall score. The proposed system was used for a small decision-making process - choosing the hotel for a vacation by a group of friends. Our findings demonstrate that integrating sentiment and emotion analysis into GDM systems allows everyone's feelings and opinions to be considered during discussions and significantly improves consensus among participants.
- Abstract（参考訳）: 今日の世界では、レストランを選ぶか、休日の目的地を決めるかにかかわらず、グループとして決定を下すことが一般的である。
グループ意思決定(GDM)システムは、様々な好みを持つ参加者間の合意を促進することで重要な役割を果たす。
議論は人々が意思決定に使用する主要なツールの1つです。
代替案について議論する際には、自然言語を使って意見を表明する。
従来のGDMシステムでは、参加者がシステムに明確な意見値を提供する必要がある。
しかし、現実のシナリオでは、参加者はテキスト(コメント、ソーシャルメディア、メッセンジャーなど)を通じて意見を表現することが多い。
本稿では,グループ設定におけるコンセンサス取得の有効性を高めるために,感情と感情を意識した多基準ファジィGDMシステムを提案する。
本システムでは、自然言語処理を用いて、テキストデータに表される感情や感情を分析し、明示的な数値的嗜好入力に加えて、参加者の意見の理解を可能にする。
すべての専門家が選択肢を選好すると、個々の選好は単一の集団選好行列に集約される。
この行列は、他の選択肢に関する集合的専門家の意見を表す。
そして、感情、感情、嗜好のスコアがファジィ推論システムに入力され、全体のスコアを得る。
提案システムは、友人のグループによる休暇のためのホテルの選択という、小さな意思決定プロセスに使用された。
以上の結果から,感情分析と感情分析をGDMシステムに統合することで,参加者の意見や感情を議論中に考慮し,参加者間のコンセンサスを大幅に改善できることがわかった。
関連論文リスト
- Towards Empathetic Conversational Recommender Systems [77.53167131692]
本稿では,共感型会話レコメンデータ(ECR)フレームワークを提案する。
ECRには、感情対応アイテムレコメンデーションと感情対応応答生成という、2つの主要なモジュールが含まれている。
ReDialデータセットの実験は、推奨精度を高め、ユーザの満足度を向上させる上で、我々のフレームワークの有効性を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-30T15:43:07Z) - Multi-channel Emotion Analysis for Consensus Reaching in Group Movie Recommendation Systems [0.0]
本稿では,3つの異なるチャンネルからの感情を調査し,グループ映画提案に対する新たなアプローチを提案する。
我々は,Jaccard類似度指数を用いて,各被験者の感情的嗜好と映画選択とを一致させる。
グループのコンセンサスレベルはファジィ推論システムを用いて計算される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-21T21:19:31Z) - The effect of diversity on group decision-making [11.079483551335597]
小集団は対話を通じて直感的なバイアスを克服し、個人の意思決定を改善することができることを示す。
大規模なサンプルと異なる運用方法によって、より認知的な多様性がより成功したグループ熟考と結びついていることが一貫して明らかになる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T14:15:01Z) - Are Personalized Stochastic Parrots More Dangerous? Evaluating Persona
Biases in Dialogue Systems [103.416202777731]
我々は、対話モデルが採用するペルソナに付随する有害な行動の感度であると定義する「ペルソナバイアス」について検討する。
我々は,人格バイアスを有害な表現と有害な合意のバイアスに分類し,攻撃性,有害継続性,関連性,ステレオタイプ合意,および有害合意の5つの側面において,人格バイアスを測定する包括的な評価枠組みを確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-08T21:03:18Z) - ChoiceMates: Supporting Unfamiliar Online Decision-Making with
Multi-Agent Conversational Interactions [58.71970923420007]
提案するChoiceMatesは,LLMエージェントの動的セットとの対話を可能にするシステムである。
エージェントは、意見のあるペルソナとして、柔軟に会話に参加し、応答を提供するだけでなく、各エージェントの好みを引き出すために互いに会話する。
ChoiceMatesを従来のWeb検索とシングルエージェントと比較した結果,ChoiceMatesはより信頼性の高いWebと比較して,発見,潜水,情報管理に有用であることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T16:49:39Z) - Fostering User Engagement in the Critical Reflection of Arguments [3.26297440422721]
本研究では,人間との対話を行うシステムを提案する。
ユーザが既存の意見に集中しすぎれば,システムに介入することが可能になる。
58名の被験者を対象に,本モデルと介入機構の効果について調査を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-17T15:48:23Z) - Seeking Subjectivity in Visual Emotion Distribution Learning [93.96205258496697]
視覚感情分析(VEA)は、人々の感情を異なる視覚刺激に向けて予測することを目的としている。
既存の手法では、集団投票プロセスにおいて固有の主観性を無視して、統合されたネットワークにおける視覚的感情分布を予測することが多い。
視覚的感情分布の主観性を調べるために,新しいテキストサブジェクティビティ評価ネットワーク(SAMNet)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-25T02:20:03Z) - Revealing Persona Biases in Dialogue Systems [64.96908171646808]
対話システムにおけるペルソナバイアスに関する最初の大規模研究について述べる。
我々は、異なる社会階級、性的指向、人種、性別のペルソナの分析を行う。
BlenderおよびDialoGPT対話システムの研究では、ペルソナの選択が生成された応答の害の程度に影響を与える可能性があることを示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-18T05:44:41Z) - DeepGroup: Representation Learning for Group Recommendation with
Implicit Feedback [0.5584060970507505]
我々は、好みが不明な新しいユーザーグループへの推薦に重点を置いているが、他のグループの決定や選択が与えられている。
一連のグループとその観察された決定を考えると、グループ決定予測は、新しいグループのユーザーの決定を予測することを意図しています。
逆の社会的選択は、観察されたグループ決定に関わるユーザの好みを推測することを目的としています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-13T02:05:26Z) - Natural Language Understanding for Argumentative Dialogue Systems in the
Opinion Building Domain [6.951113351928047]
本稿では,情報検索領域における議論的対話システムの枠組みを提案する。
提案手法は,複数のユーザの意図を識別し,ユーザが自然言語で参照するシステム引数を識別する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-03T21:17:24Z) - Indecision Modeling [50.00689136829134]
AIシステムは人間の価値観に合わせて行動することが重要である。
人々はしばしば決定的ではなく、特に彼らの決定が道徳的な意味を持つときです。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-15T18:32:37Z)
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。