研究人员推出了TIDES,一个新纵向数据集,旨在改进对群组对话中多方社会动态的建模。该数据集包含来自12个大学项目团队在一个完整学期内的75,000多条英语和韩语的发言,提供了团队演变的自然视角。实验表明,在TIDES上微调模型可以增强下一发言者预测,并在AMI会议语料库等基准测试上表现与专有模型相当,尽管人类评估表明改进的预测并不总是能带来更自然的对话。 AI
影响 提高AI对复杂群组对话和团队动态建模的能力。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新数据集和实验结果的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- AMI Meeting Corpus
- arXiv
- CatalyzeX
- DagsHub
- English
- Gotit.pub
- Hugging Face
- Korean
- ScienceCast
- TIDES
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