TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Contrasting Multi-Lingual Prosodic Cues to Predict Verbal Feedback for Rapport"

Verbal feedback is an important information source in establishing interactional rapport. However, predicting verbal feedback across languages is challenging due to languagespecific differences, inter-speaker variation, and the relative sparseness and optionality of verbal feedback. In this paper, we employ an approach combining classifier weighting and SMOTE algorithm oversampling to improve verbal feedback prediction in Arabic, English, and Spanish dyadic conversations. | Contrasting Multi-Lingual Prosodic Cues to Predict Verbal Feedback for Rapport Siwei Wang Department of Psychology University of Chicago Chicago IL 60637 USA siweiw@ Gina-Anne Levow Department of Linguistics University of Washington Seattle Wa 98195 USA levow@ Abstract Verbal feedback is an important information source in establishing interactional rapport. However predicting verbal feedback across languages is challenging due to languagespecific differences inter-speaker variation and the relative sparseness and optionality of verbal feedback. In this paper we employ an approach combining classifier weighting and SMOTE algorithm oversampling to improve verbal feedback prediction in Arabic English and Spanish dyadic conversations. This approach improves the prediction of verbal feedback up to 6-fold while maintaining a high overall accuracy. Analyzing highly weighted features highlights widespread use of pitch with more varied use of intensity and duration. 1 Introduction Culture-specific aspects of speech and nonverbal behavior enable creation and maintenance of a sense of rapport. Rapport is important because it is known to enhance goal-directed interactions and also to promote learning. Previous work has identified cross-cultural differences in a variety of behaviors for example nodding Maynard 1990 facial expression Matsumoto et al. 2005 gaze Watson 1970 cues to vocal back-channel Ward and Tsukuhara 2000 Ward and Al Bayyari 2007 Rivera and Ward 2007 nonverbal back-channel Bertrand et al. 2007 and coverbal gesturing Kendon 2004 . Here we focus on the automatic prediction of listener verbal feedback in dyadic unrehearsed storytelling to elucidate the similarities and differences 614 in three language cultural groups Iraqi Arabic- Mexican Spanish- and American English-speaking cultures. Tickle-Degnen and Rosenthal 1990 identified coordination along with positive emotion and mutual attention as a key element of interactional rapport. In the .

• Báo cáo khoa học
• Contrasting Multi Lingual Prosodic Cues
• Predict Verbal Feedback for Rapport
• Siwei Wang
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball