我们为何发笑？自发文本对话中可笑语境的标注与分类体系生成
计算与语言
2025-03-19 v2 人工智能
摘要
笑声在人类互动中是一种多功能的交际信号，然而在对话中识别笑声对对话AI系统构成了重大挑战。本研究通过标注日语自发文本对话中的可笑语境，并开发分类体系来对这些语境背后的原因进行分类，从而应对这一挑战。最初，多位标注者使用二元决策（可笑或不可笑）手动标注了可笑语境。随后，使用LLM生成对可笑语境二元标注的解释，然后将这些解释归类为包含十个类别的分类体系，包括“共情与亲和”和“幽默与惊喜”，突出了引发笑声的多种场景。研究还评估了GPT-4o在识别可笑语境多数标签方面的性能，F1分数达到43.14%。这些发现通过为更细致地识别和生成笑声奠定基础，最终促进更自然、更引人入胜的人机交互，从而推动了对话AI的发展。
引用
@article{arxiv.2501.16635,
title = {Why Do We Laugh? Annotation and Taxonomy Generation for Laughable Contexts in Spontaneous Text Conversation},
author = {Koji Inoue and Mikey Elmers and Divesh Lala and Tatsuya Kawahara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.16635},
year = {2025}
}
备注
This paper has been accepted for presentation at International Workshop on Spoken Dialogue Systems Technology 2025 (IWSDS 2025) and represents the author's version of the work