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整合对抗仇恨言论的策略 —— 利用说服对话
社交媒体平台上存在大量的仇恨评论。我们提出了一种用于生成反驳仇恨评论的可控策略的方法，并通过特征控制响应生成，研究了鼓励长期解决方案的可行性。
PDF6 months ago
ACL基于图卷积网络的对话偏离预测
通过基于图卷积神经网络的模型，考虑了对话的用户动态和公众看法对话语的影响，可以预测对话的失轨迹象，并在预测前采取积极的管理措施。通过经验评估，在 CGA 和 CMV 基准数据集上，相较于现有的模型，我们的模型可以有效地捕捉对话动态，并在性能
PDFa year ago
愤怒引发争议：分析 Reddit 上的争议和情绪
研究了 Reddit 上的争议性话题以及它们的情感动态，并发现争议性评论表达的愤怒情绪更高，乐观和正面情绪更少；争议性评论会对讨论中后续评论的情感产生影响，通常会导致愤怒情绪的长期增加以及积极情绪的减少，但具体情感变化的幅度和方向取决于讨论
PDF2 years ago
基于图的上下文感知模型：理解在线对话
提出一种基于图的深度学习架构 GraphNLI，利用图遍历来增强在线讨论中评论的上下文信息，提高评论情感极性和仇恨言论检测任务的性能。
PDF2 years ago
EMNLP会话偏离的动态预测
自动预测公开在线对话中的偏离度可提供早期干预机会。我们将预训练语言编码器应用于此任务，并尝试将训练范式从静态转换为动态以增加预测范围。该方法在高质量数据环境下表现出更长平均预测范围，但在低质量数据环境下动态训练会传播噪音并对性能产生负面影响
PDF3 years ago
EMNLP以动图为基础的多模式对话响应的选择
本文介绍了一个包含图文的在线会话数据集，并提出了一种基于多模态对话模型 Pepe the King Prawn 的图文回复选择算法，在实际测试中证明了相对于其他模型选择的高质量图文回复更受到用户的欢迎和认同。
PDF3 years ago
EMNLP在线对话学习引用的连续性：话题、互动和查询
本研究探讨了在线对话中自动引用生成的一些特点，基于对话历史、语言一致性的相互作用，以及与查询转的现有内容的一致性等方面对引文的语境一致性进行了捕捉，并采用编码 - 解码神经框架通过语言生成来继续语境，实现引文的自动化。通过英文和中文两个大规
PDF3 years ago
预测不健康的线上对话中不同类型的微妙毒性
本文研究了机器学习模型在对包含多种形式的细微虐待语言（如敌意、讽刺和概括等）的不健康在线会话进行分类的应用。结合包含 7 种细微有毒评论的公共数据集，我们成功地对这些评论进行了分类和判别，并揭示了对于不同种类的不健康评论，其中，敌意评论比其
PDF3 years ago
ACLConvoSumm: 对话摘要基准以及通过论证挖掘改进的抽象式摘要
本研究通过设计 Annotation Protocols 并使用 Argument Mining 技术，基于网络上不同形式的讨论为标准数据集，比较了各种先进的对话总结模型，在自动和人工评估中均取得了较高的结果。
PDF3 years ago
在线对话中的互助结果的量化与预测
通过 Reddit 网络社区的数据表明，研究者们可以使用新的会话特征和度量方法来提高在线对话的前景。通过使用新的预测模型，电子平台开发者可以优先排序更积极的对话，从而提高了对话质量和对参与者的各种积极影响力。
PDF3 years ago
ACL论据的强度在旁观者的眼中：说服中的观众效应
通过实验测试社交媒体争论对不同人格特质人们看法的影响，揭示出情感论证对责任心、开放性、宜人性高的人更具有说服力。
PDF7 years ago