Även om det har gjorts många försök att uppskatta känslorna hos en adressat från hennes/hans uttalande, har få studier undersökt hur hennes/hans uttalande påverkar känslorna hos adressaten. Detta har motiverat oss att undersöka två nya uppgifter: att förutsäga adressatens känslor och att skapa ett svar som framkallar en specifik känsla i adressatens sinne. Vi vänder oss till japanska Twitter-inlägg som en källa till dialogdata och bygger automatiskt utbildningsdata för att lära sig prediktorer och generatorer. Genomförbarheten av våra strategier bedöms med hjälp av 1099 uttalande-respons par som är byggda av fem mänskliga arbetare.
REF presenterade en konversationsmodell som genererar ett svar så att det framkallar en viss känsla (t.ex. glädje) i adressatens sinne.
Predicting and Eliciting Addressee's Emotion in Online Dialogue
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}