BERTを用いたアンサンブルによる対話型ソーシャルメディアテキストにおける開示およびサポートのモデル化

人間が会話を開始し、継続するメカニズムを理解する関心が高まっている。会話における感情的理解は、話者が状況や他者に対してどのように感情を反映・応答するかという問題に焦点を当てる。CL-Aff共有タスクにおいて、主催者らは「Get it #OffMyChest」データセットを公開した。このデータセットは、カジュアルかつ告白的な会話から抽出されたRedditのコメントを含み、その内容について「開示性」と「支援性」という特性に基づいてラベル付けされている。本稿では、微調整済みの文脈依存単語埋め込みモデルであるRoBERTaおよびALBERTを活用した予測アンサンブルモデルを提案する。実験の結果、我々のモデルはすべての評価指標においてベースモデルを上回り、F1スコアにおいて3%の改善を達成した。さらに、統計的分析を通じてデータセットに関する深い知見を提示するとともに、新たな視点からこのデータセットの影響力についての定義を提示する。