論文の概要: A 106K Multi-Topic Multilingual Conversational User Dataset with Emoticons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19108v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 12:50:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:55:22.247005
• Title: A 106K Multi-Topic Multilingual Conversational User Dataset with Emoticons
• Title（参考訳）: エモティコンを用いた106Kマルチトピック多言語会話ユーザデータセット
• Authors: Heng Er Metilda Chee, Jiayin Wang, Zhiqiang Guo, Weizhi Ma, Qinglang Guo, Min Zhang,
• Abstract要約: エモティコンは感情や情報を伝える媒体として大きな注目を集めている。 我々は、匿名ユーザ識別子とともに、時間ベースのデータを含む包括的なリソースであるエモティコンデータセットを紹介した。 これまでで最大の公開エモティコンデータセットとして、22Kのユニークなユーザ、370Kのエモティコン、8.3Mメッセージがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.082343227750282
• License:
• Abstract: Instant messaging has become a predominant form of communication, with texts and emoticons enabling users to express emotions and ideas efficiently. Emoticons, in particular, have gained significant traction as a medium for conveying sentiments and information, leading to the growing importance of emoticon retrieval and recommendation systems. However, one of the key challenges in this area has been the absence of datasets that capture both the temporal dynamics and user-specific interactions with emoticons, limiting the progress of personalized user modeling and recommendation approaches. To address this, we introduce the emoticon dataset, a comprehensive resource that includes time-based data along with anonymous user identifiers across different conversations. As the largest publicly accessible emoticon dataset to date, it comprises 22K unique users, 370K emoticons, and 8.3M messages. The data was collected from a widely-used messaging platform across 67 conversations and 720 hours of crawling. Strict privacy and safety checks were applied to ensure the integrity of both text and image data. Spanning across 10 distinct domains, the emoticon dataset provides rich insights into temporal, multilingual, and cross-domain behaviors, which were previously unavailable in other emoticon-based datasets. Our in-depth experiments, both quantitative and qualitative, demonstrate the dataset's potential in modeling user behavior and personalized recommendation systems, opening up new possibilities for research in personalized retrieval and conversational AI. The dataset is freely accessible.
• Abstract（参考訳）: インスタントメッセージングは、ユーザーが感情やアイデアを効率的に表現できるテキストやエモティコンによって、コミュニケーションの主流となっている。 特にエモティコンは感情や情報を伝える媒体として大きな注目を集めており、エモティコン検索やレコメンデーションシステムの重要性が高まっている。 しかし、この分野の重要な課題の1つは、時間的ダイナミクスとエモティコンとのユーザ固有のインタラクションの両方を捉え、パーソナライズされたユーザーモデリングとレコメンデーションアプローチの進捗を制限するデータセットがないことである。 これに対処するために、異なる会話をまたいだ匿名ユーザ識別子とともに、時間ベースのデータを含む包括的なリソースである、エモティコンデータセットを導入しました。 これまでで最大の公開エモティコンデータセットとして、22Kのユニークなユーザ、370Kのエモティコン、8.3Mメッセージがある。 データは67の会話と720時間のクロールで、広く使われているメッセージングプラットフォームから収集された。 テキストデータと画像データの整合性を確保するために、厳密なプライバシーと安全チェックが適用された。 10の異なるドメインにまたがって、エモティコンデータセットは、以前は他のエモティコンベースのデータセットでは利用できなかった、時間的、多言語的、ドメイン横断的な振る舞いに関する豊富な洞察を提供する。 我々の詳細な実験は、定量的かつ定性的であり、ユーザーの振る舞いとパーソナライズされたレコメンデーションシステムのモデリングにおけるデータセットの可能性を示し、パーソナライズされた検索と会話型AIの研究の新たな可能性を開く。 データセットは自由にアクセスできます。

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