Personality Recognition In Conversation

Die Erkennung von Persönlichkeitsmerkmalen in Dialogen ist eine Unterdisziplin der Natürlichen Sprachverarbeitung, die darauf abzielt, die Persönlichkeitszüge von Sprechern durch die Analyse von Dialogaufzeichnungen zu identifizieren. Diese Aufgabe umfasst zwei Szenarien: Einen-zu-einem und einen-zu-mehreren Dialogen. Im Szenario eines-zu-mehreren Dialogen schließt der Roboter auf den Persönlichkeitsmerkmalsvektor des Sprechers, indem er Gespräche zwischen dem Sprecher und mehreren Parteien analysiert. Dabei werden fünf Dimensionen berücksichtigt: Neurotizismus, Extraversion, Offenheit, Verträglichkeit und Gewissenhaftigkeit. Das Ziel ist es, das personalisierte Service-Niveau von Dialogsystemen zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren, was einen bedeutenden Anwendungswert hat.