Estimating Subjective Argument Quality Aspects From Social Signals in Argumentative Dialogue Systems
Estimating Subjective Argument Quality Aspects From Social Signals in Argumentative Dialogue Systems
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从议论文对话系统中的社交信号估计主观论证质量
DOI：
10.1109/access.2021.3051526
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
3.9
通讯作者：
Yasumoto Keiichi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rach Niklas;Matsuda Yuki;Ultes Stefan;Minker Wolfgang;Yasumoto Keiichi
有关用户对论证的主观意见的信息对于论证系统至关重要，以便呈现适当的内容并使其行为适应个体用户。然而，要求对所讨论的论点进行明确的反馈通常是不切实际的，并且可能会阻碍互动。为了解决这个问题，我们研究了如何自动识别用户对通过社交信号中的虚拟化身提出的论点的意见。我们关注两种不同的用户意见类别（令人信服和有趣）和两种不同类型的社交信号（面部表情和眼球运动）。该识别被视为监督学习问题，并使用先前工作中讨论的参数搜索评估数据来实现。将整体性能与对所收集数据的子集进行的人工注释进行比较。结果表明，机器学习在这两个识别任务中的表现与人类的表现相似。
Information about a subjective user opinion towards an argument is crucial for argumentative systems in order to present appropriate content and adapt their behaviour to the individual user. However, requesting explicit feedback regarding the discussed arguments is often impractical and can hinder the interaction. To address this issue, we investigate the automatic recognition of user opinions towards arguments that are presented by means of a virtual avatar from social signals. We focus on two different user opinion categories (convincingandinteresting) and two different types of social signals (facial expressions and eye movement). The recognition is addressed as a supervised learning problem and realized using the argument search evaluation data discussed in previous work. The overall performance is compared to a human annotation on a subset of the collected data. The results show that the machine learning performance is similar to human performance in both recognition tasks.
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自动论证质量评估 - 新数据集和方法
DOI：
10.18653/v1/d19-1564
发表时间：
2019
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Assaf Toledo;Shai Gretz;Edo Cohen;Roni Friedman;Elad Venezian;Dan Lahav;Michal Jacovi;R. Aharonov;N. Slonim
通讯作者：
N. Slonim
影响因子：
5.4
作者：
I. Poggi;Francesca D’Errico;L. Vincze
通讯作者：
L. Vincze
使用主动内容显示更新和眼球运动之间的时序结构来估计用户兴趣
DOI：
10.1587/transinf.e93.d.1470
发表时间：
2010
期刊：
IEICE Trans. Inf. Syst.
影响因子：
--
作者：
Takatsugu Hirayama;Jean;H. Kawashima;T. Matsuyama
通讯作者：
T. Matsuyama
使用双极加权论证图预测多模式行为适应的说服有效性
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Klaus Weber;Kathrin Janowski;Niklas Rach;Katharina Weitz;W. Minker;Stefan Ultes;E. André
通讯作者：
E. André
DOI：
10.18653/v1/n18-5005
发表时间：
2018-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Christian Stab;Johannes Daxenberger;C. Stahlhut;Tristan Miller;Benjamin Schiller;Christopher Tauchmann;Steffen Eger;Iryna Gurevych
通讯作者：
Christian Stab;Johannes Daxenberger;C. Stahlhut;Tristan Miller;Benjamin Schiller;Christopher Tauchmann;Steffen Eger;Iryna Gurevych