Core Concepts
공감은 관점 취하기를 요구하며, 공감적 반응은 다른 사람의 경험을 이해하고 언어로 전달하는 능력을 필요로 한다. 그러나 대부분의 NLP 접근법은 이러한 정렬 과정을 명시적으로 모델링하지 않는다. 이 연구에서는 평가 이론을 기반으로 한 새로운 접근법을 소개하여 공감적 발화에서의 정렬을 인식한다.
Abstract
이 연구는 공감을 정렬 작업으로 연구하며, 치료적 대화에서의 공감적 정렬을 분석한다. 평가 이론을 기반으로 하여 사람의 경험에 대한 다양한 유형의 평가를 모델링하고, 화자와 청자 간의 정렬 정도를 측정한다. 연구진은 9,284개의 평가와 3,262개의 정렬 데이터셋인 ALOE를 소개한다. 실험을 통해 이러한 평가와 정렬을 정확하게 인식할 수 있음을 보여준다. 9.2M개의 Reddit 대화에 대한 분석에서 평가는 의미 있는 행동 군집을 포착하지만, 대부분의 반응은 최소한의 정렬을 보인다. 그러나 정신 건강 전문가들은 훨씬 더 많은 공감적 정렬을 보인다.
Stats
대부분의 반응은 최소한의 정렬을 보인다.
정신 건강 전문가들은 일반인보다 훨씬 더 많은 공감적 정렬을 보인다.
Quotes
"공감은 관점 취하기를 요구하며, 공감적 반응은 다른 사람의 경험을 이해하고 언어로 전달하는 능력을 필요로 한다."
"대부분의 NLP 접근법은 이러한 정렬 과정을 명시적으로 모델링하지 않는다."