Переговоры по электронной почте являются основным способом общения на предприятиях. Содержание электронной почты выражает индивидуальные потребности, требования и намерения. Аффективная информация в тексте электронной почты может быть использована для получения представления о настроении или эмоциях отправителя. Представляется новый подход к моделированию человеческого разочарования в тексте. Определяются языковые особенности, влияющие на восприятие разочарования человеком, и моделируем его как задачу обучения под надзором руководителя. В статье приводится подробное сравнение традиционных моделей, основанных на регрессии и распределении слов. Этот подход устанавливает важность влияния на функции прогнозирования разочарований при передаче данных по электронной почте. Также оценивается эффективность предлагаемого набора характеристик и модели в прогнозировании других тонов или воздействий в тексте, а именно формальности и вежливости.
Электронная почта является основным способом общения в профессиональной среде. Как формальное, так и неформальное общение распространено через электронную почту. В организациях по обслуживанию клиентов для разговоров используется электронная почта и обмен мгновенными сообщениями. Содержание этих сообщений включает информацию, беседы, требования, действия и мнения. У каждого человека и организации есть свой стиль языка, тема для обсуждения, а также способы общения. Их личность и порой позиция (авторитет, социальные отношения) определяют выбор слов и тон их содержания. Аналогичным образом, различные получатели по-разному реагируют на различные виды контента.
Количественная оценка настроений в тексте, основанная на лексических и синтаксических особенностях, хорошо изучена. Кроме того, были изучены возможности измерения легкости чтения, а также согласованности содержания текста. Настроения и анализ эмоций были изучены для конкретных аспектов воздействия. Межличностное общение иллюстрирует мелкозернистые категории воздействия, выходящие за рамки эмоций и настроений. Разочарование является одним из таких доминирующих видов воздействия, которое выражается в человеческом взаимодействии.
Выражения, тон голоса (звука), действия и физические реакции - это простые сигналы, позволяющие обнаружить наличие фрустрации. В случае текстового содержания, определение правильных формулировок предложений, использование слов и структуры лексического содержания для выявления влияния, особенно фрустрации, является сложной проблемой. Использование лексики для количественной оценки разочарований в текстовом содержании улучшает производительность по сравнению с использованием только лексических и синтаксических возможностей. Эксперименты подчеркивают важность использования в задачах прогнозирования параметров, влияющих на уровень слова. Исследование показывает, что затрагивающие особенности также способствуют прогнозированию формальностей и вежливости, которые являются параметрами тональности, рассмотренными ранее. Сравнивается и противопоставляется традиционная регрессионная модель с моделями, основанными на вложении слов. Традиционные функциональные модели превосходят остальные для данного набора данных и задачи.
В данной статье исследуется разочарование в онлайн письменной коммуникации. Это вклад:
- представление современной статистической модели для прогнозирования разочарований, сравнение ее с человеческими суждениями и проведение глубокого анализа характеристик, подчеркивая важность признаков влияния. Также оценивается модель для выявления формальностей и вежливости и сообщаем о сравнительной точности в сравнении с последними достижениями в этой области.
- представление анализа, изучающего взаимосвязь между разочарованием и формальностью и вежливостью в текстовых данных и сообщающий о негативной корреляции между этими измерениями. Высокая фрустрация наблюдается в удовлетворенности низкой формальностью и вежливостью.
- проведение анализа того, что люди называют разочарованием в письменном тексте по 6 различным темам.
Исследования, касающиеся понимания особенностей текста и их количественной оценки, были изучены. Методы измерения различных лексических, синтаксических и семантических особенностей анализа текста изучались на различных наборах данных и упоминались ранее в различных измерениях эмоций и чувств.
Системы репетиторства и электронного обучения должны оценивать качество ответов, а также опыт учащихся. Они служат примером разочарования студентов в их работе. Разочарование и скука студентов наряду с замешательством и концентрацией изучаются исследователями, оценивающими эффективность систем онлайн-тренинга и образовательных компьютерных игр. Эти подходы основаны на вероятностном моделировании и байесовом мышлении с использованием датчиков из множества физиологических и аудио-видеосигналов.
Человеческие представления и определения
Тон или последствия, такие как разочарование и формальности, крайне субъективны. Прежде чем пытаться автоматизировать прогнозирование, нам нужно определить наши собственные определения фрустрации. В данной статье не делается попытка ввести новый или точный показатель разочарования (или формальности и вежливости), но предполагается, что они определяются человеческим восприятием, и каждый человек может отличаться в своем понимании метрик.
Анализ
Эти данные были помечены 69 лицами, при этом среднее время, затрачиваемое на электронную почту, составляет 28,2 секунды. Среднее количество сообщений электронной почты, аннотированных одним человеком, составляет приблизительно 139.
- Интерактивный аннотатор: согласие для измерения того, соответствует ли интуиция отдельных лиц влияющим параметрам суждениям других аннотаторов, используется межклассовая корреляцию для количественной оценки порядковых рейтингов. Этот показатель учитывает тот факт, что мы можем иметь различную группу аннотаторов для каждой точки данных.
- Размеры электронной почты и тембровые значения: показываются различия в разочаровании, формальности и вежливости по сравнению с размером электронной почты. Отмечается, что, хотя формальности и вежливость варьируются в зависимости от размера контента, разочарование не имеет существенных различий.
- Сравнение с удобством чтения: наблюдается, что читаемость содержания не влияет на отмеченные значения разочарования по сравнению с делом с формальностью и вежливостью.
- Влиятельное содержание: одна из целей данного исследования - понять, какие слова ассоциируются с эмоциями и играет ли влияние определенную роль в понимании фрустрации в этих данных.
Моделирование разочарования
Проведен анализ, может ли алгоритм различать существование и отсутствие выражения разочарования в тексте и какие языковые особенности важны для решения этой задачи.
Обсуждение
- Сравнение разочарования с формальностью и вежливостью: И вежливость, и формальность отрицательно коррелируют с разочарованием. Следовательно, чем более формальным вы являетесь, тем меньше разочарований может быть обнаружено в тексте. Несмотря на то, что корреляции являются негативными, из-за субъективности не может быть заявлено о какой-либо конкретной взаимосвязи между этими измерениями.
- Анализ признаков влияния: Три типа признаков влияния, используемые в модели, имеют различные свойства. Чтобы понять вклад каждого из них, мы дополнительно изучаем особенность этих особенностей.
- Меняется ли тон в тексте с темами? Эти темы выводятся на основе тематического моделирования с использованием метода скрытого распределения Дирихлета, за которым следует кластеризация мексиканцев. Данное письмо помечено одной темой, и распределения вычисляются по этим разобщенным кластерам. Хотя значения аффектов для всех тем имеют одинаковый диапазон, они следуют разному распределению.
Представляется новый подход к обнаружению фрустрации в текстовых данных. Этот подход доказывает важность аффективных характеристик для этой задачи и наших традиционных моделей регрессии, а также классификационных моделей, превосходящих базовые линии и метод прогнозирования разочарования, основанный на словесных включениях. Исследования также показывают, что эта модель сопоставима с базовыми показателями для прогнозирования формальностей и вежливости. Планируется расширить эту работу, включив в нее определение лингвистических аспектов разочарования в тексте. Исследователи считают, что это самая первая попытка моделирования такого тяжелого измерения, как разочарование.