論文の概要: Moderation Matters:Measuring Conversational Moderation Impact in English as a Second Language Group Discussion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18341v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 12:14:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 18:40:49.449704
• Title: Moderation Matters:Measuring Conversational Moderation Impact in English as a Second Language Group Discussion
• Title（参考訳）: モデレーションの課題:第二言語グループ討論としての英語における会話モデレーションの影響の測定
• Authors: Rena Gao, Ming-Bin Chen, Lea Frermann, Jey Han Lau,
• Abstract要約: 第二言語話者としての英語は、しばしば言語障壁のためにグループディスカッションに参加するのに苦労する。 オンラインESL会話クラブから17セッションからなるデータセットを作成した。 以上の結果から,モデレーターはトピックの流れを改善し,会話の開始/終了を支援することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.199491435905163
• License:
• Abstract: English as a Second Language (ESL) speakers often struggle to engage in group discussions due to language barriers. While moderators can facilitate participation, few studies assess conversational engagement and evaluate moderation effectiveness. To address this gap, we develop a dataset comprising 17 sessions from an online ESL conversation club, which includes both moderated and non-moderated discussions. We then introduce an approach that integrates automatic ESL dialogue assessment and a framework that categorizes moderation strategies. Our findings indicate that moderators help improve the flow of topics and start/end a conversation. Interestingly, we find active acknowledgement and encouragement to be the most effective moderation strategy, while excessive information and opinion sharing by moderators has a negative impact. Ultimately, our study paves the way for analyzing ESL group discussions and the role of moderators in non-native conversation settings.
• Abstract（参考訳）: 第二言語としての英語(英語: English as a Second Language、ESL)の話者は、しばしば言語障壁のためにグループディスカッションに参加するのに苦労する。 モデレーターは参加を促進することができるが、会話のエンゲージメントを評価し、モデレーションの有効性を評価する研究はほとんどない。 このギャップに対処するため,オンラインESL会話クラブから17セッションからなるデータセットを構築した。 次に、自動ESL対話アセスメントと、モデレーション戦略を分類するフレームワークを統合するアプローチを導入する。 以上の結果から,モデレーターはトピックの流れを改善し,会話の開始/終了を支援することが示唆された。 興味深いことに、モデレーターによる過剰な情報や意見共有は、モデレーターによるネガティブな影響がある一方、最も効果的なモデレーション戦略は、アクティブな認識と奨励である。 最終的に,本研究では,ESLグループディスカッションの分析方法と,非ネイティブ会話設定におけるモデレーターの役割について検討した。

関連論文リスト

• WHoW: A Cross-domain Approach for Analysing Conversation Moderation [30.80591855607426]
  WHoWは、異なるドメイン/シナリオ間でモデレーターのファシリテーション戦略を分析するための評価フレームワークである。 我々は,テレビ討論会とラジオパネル討論という2つの領域から,5,657文を人間裁判官で,15,494文をGPT-4oで注視した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T00:54:31Z)
• Interaction Matters: An Evaluation Framework for Interactive Dialogue Assessment on English Second Language Conversations [22.56326809612278]
  第二言語話者としての英語の文脈における対話的対話評価のための評価フレームワークを提案する。 本フレームワークは,対話レベルの対話性ラベルとマイクロレベルのスパン特徴を収集する。 各種機械学習モデルの構築により,マイクロレベルの特徴がESL対話の(高レベルな)相互作用品質に与える影響について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T00:56:59Z)
• Can LLMs Understand the Implication of Emphasized Sentences in Dialogue? [64.72966061510375]
  強調は人間のコミュニケーションにおいて重要な要素であり、対話における純粋テキストを超えて話者の意図と含意を示す。 本稿では,強調の意味を抽出した強調注釈付き対話サンプルを用いたベンチマークであるEmphasized-Talkを紹介する。 オープンソースと商用の両方で様々な大規模言語モデル(LLM)を評価し,その性能を重要視して評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T20:41:44Z)
• Joint Learning of Context and Feedback Embeddings in Spoken Dialogue [3.8673630752805446]
  コントラスト学習目標を用いて,同じ表現空間に短い対話コンテキストとフィードバック応答を埋め込む可能性を検討する。 実験結果から,本モデルは人間に同じランキングタスクを施し,学習された埋め込みはフィードバック応答の会話機能に関する情報を伝達することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T14:22:37Z)
• Large Language Model based Situational Dialogues for Second Language Learning [7.450328495455734]
  第二言語学習において、シナリオベースの会話実践は、言語学習者が話し言葉の流布を達成するために重要である。 このギャップを埋めるために,学生が会話の実践を行うための状況対話モデルを提案する。 我々の状況対話モデルは大規模言語モデル(LLM)に基づいて微調整されており、オープンエンド会話の係り受け性とシナリオベースタスクの焦点を合わせることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T06:43:55Z)
• Multi-turn Dialogue Comprehension from a Topic-aware Perspective [70.37126956655985]
  本稿では,話題認識の観点から,マルチターン対話をモデル化することを提案する。 対話文のセグメント化アルゴリズムを用いて、対話文を教師なしの方法でトピック集中フラグメントに分割する。 また,トピックセグメントを処理要素として扱う新しいモデルとして,トピック認識デュアルアテンションマッチング(TADAM)ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T11:03:55Z)
• DEBACER: a method for slicing moderated debates [55.705662163385966]
  同じ主題を持つブロックに議論を分割することは理解に不可欠である。 議論を適度に分割する新しいアルゴリズムDEBACERを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T10:39:07Z)
• Structural Pre-training for Dialogue Comprehension [51.215629336320305]
  本稿では,SPIDER, Structure Pre-trained DialoguE Readerについて述べる。 対話のような特徴をシミュレートするために,元のLM目的に加えて,2つの訓練目標を提案する。 広く使われている対話ベンチマークの実験結果から,新たに導入した自己教師型タスクの有効性が検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-23T15:16:54Z)
• Response Selection for Multi-Party Conversations with Dynamic Topic Tracking [63.15158355071206]
  我々は、応答と関連する会話コンテキストの間のトピックを一致させるために、動的トピック追跡タスクとして応答選択をフレーム化する。 本研究では,大規模な事前学習モデルによる効率的な符号化を支援する新しいマルチタスク学習フレームワークを提案する。 DSTC-8 Ubuntu IRCデータセットの実験結果は、応答選択とトピックのアンタングル化タスクにおける最先端の結果を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T14:21:38Z)
• Topic-Aware Multi-turn Dialogue Modeling [91.52820664879432]
  本稿では,トピック認識発話を教師なしでセグメント化して抽出する,多元対話モデリングのための新しいソリューションを提案する。 トピック・アウェア・モデリングは、新たに提案されたトピック・アウェア・セグメンテーション・アルゴリズムとトピック・アウェア・デュアル・アテンション・マッチング(TADAM)ネットワークによって実現されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-26T08:43:06Z)

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。