向善的说服：面向社会公益的个性化说服对话系统
计算与语言
2020-01-14 v2 人工智能
计算机与社会
摘要
开发用于改变人们观点与行为以服务社会公益的智能说服性对话智能体，是推动自动化对话系统伦理发展的前沿。为此，第一步是理解人类说服对话中所运用的策略性披露与诉求的复杂组织方式。我们设计了一项在线说服任务，其中一名参与者被要求说服另一名参与者向特定慈善机构捐款。我们收集了包含 1,017 段对话的大规模数据集，并对其中子集标注了涌现的说服策略。基于标注，我们构建了一个利用上下文信息与句子级特征来预测语料中使用的 10 种说服策略的基线分类器。此外，为理解个性化说服过程，我们分析了个体的人口统计与心理背景（包括人格、道德、价值体系）与其捐款意愿之间的关系。继而，我们分析了针对不同个人背景的个体，哪些类型的说服策略能带来更多捐款。本工作为开发个性化说服对话系统奠定了基础。
引用
@article{arxiv.1906.06725,
title = {Persuasion for Good: Towards a Personalized Persuasive Dialogue System for Social Good},
author = {Xuewei Wang and Weiyan Shi and Richard Kim and Yoojung Oh and Sijia Yang and Jingwen Zhang and Zhou Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.06725},
year = {2020}
}
备注
Accepted by ACL 2019 as a long paper