OMG-Empathy数据集：评估讲故事中情感行为的影响

处理人类情感行为对于开发在复杂交互场景中与人类交互的智能体十分重要。当前大量解决该问题的方法聚焦于通过将情感表达分组为已知类别来分类情绪表达。此类策略除其他方面外，忽视了个体情感反应对其交互伙伴的影响，从而忽略了人们彼此之间如何共情。这也反映在用于训练情感处理任务模型的数据集中。大多数近期数据集，特别是捕捉自然交互的（“野外”）数据集，是基于对所展示情感反应的识别来设计、收集和标注的，忽略了这些展示或表达的情绪如何被感知。在本文中，我们提出了一个由二元交互组成的新数据集，其设计、收集和标注侧重于衡量八个不同故事对听者产生的情感影响。该数据集的每个视频包含约5分钟的交互，其中讲述者向听者讲述一个故事。每次交互后，听者使用效价量表标注故事如何影响了他们的情感状态，反映他们如何与讲述者及故事共情。我们还提出了不同的评估协议和一个基线，以鼓励参与推进人工共情与情绪传染领域。