Decoding Affect in Dyadic Conversations: Leveraging Semantic Similarity through Sentence Embedding

要約

自然言語処理 (NLP) の最近の進歩により、意味的類似性の測定における文埋め込みの可能性が浮き彫りになりました。
しかし、現実世界の二者関係の分析や会話参加者の影響の予測におけるその応用は、ほとんど知られていないままです。
このギャップを埋めるために、本研究では、50組の夫婦間の口頭での会話を利用し、衝突や楽しい活動について話している。
各話者からの発話の埋め込みを取得するために、トランスベースのモデル all-MiniLM-L6-v2 が使用されました。
次に、会話の全体的な類似性が、隣接する発話の埋め込み間の平均コサイン類似性によって定量化されました。
結果は、意味上の類似性が、衝突した（しかし楽しいものではない）会話中の妻の感情と正の相関があることを示しました。
さらに、会話の種類に関係なく、夫の感情とこの関連性は観察されませんでした。
2 つの検証チェックにより、類似性測定の有効性がさらに裏付けられ、観察されたパターンが単なるデータのアーチファクトではないことが示されました。
本研究は、対人関係のダイナミクスと個人の感情の関連性を理解する上での文章埋め込みの有効性を強調し、感情科学および人間関係科学における革新的な応用への道を切り開きます。

要約(オリジナル)

Recent advancements in Natural Language Processing (NLP) have highlighted the potential of sentence embeddings in measuring semantic similarity. Yet, its application in analyzing real-world dyadic interactions and predicting the affect of conversational participants remains largely uncharted. To bridge this gap, the present study utilizes verbal conversations within 50 married couples talking about conflicts and pleasant activities. Transformer-based model all-MiniLM-L6-v2 was employed to obtain the embeddings of the utterances from each speaker. The overall similarity of the conversation was then quantified by the average cosine similarity between the embeddings of adjacent utterances. Results showed that semantic similarity had a positive association with wives’ affect during conflict (but not pleasant) conversations. Moreover, this association was not observed with husbands’ affect regardless of conversation types. Two validation checks further provided support for the validity of the similarity measure and showed that the observed patterns were not mere artifacts of data. The present study underscores the potency of sentence embeddings in understanding the association between interpersonal dynamics and individual affect, paving the way for innovative applications in affective and relationship sciences.

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