An Overview and Discussion of the Suitability of Existing Speech Datasets to Train Machine Learning Models for Collective Problem Solving

要約

このレポートでは、共同問題解決を改善するための新しい機械学習モデル、意思決定方法、分析アルゴリズムを考案するための既存のデータセットの適合性を特徴付け、その後、考案される将来のデータセットの要件を列挙しました。
問題解決は３～４人程度のチームで話し合いながら行うことを想定した。
データセットは、そのようなチームの音声録音で構成されます。
特徴付けの方法論は、認知的、社会的、感情的な活動と状況を捉える指標に基づいていました。
このレポートでは、共同問題解決とある程度類似した研究分野である、音声言語理解のために開発された大規模なデータセットの分析が示されています。

要約(オリジナル)

This report characterized the suitability of existing datasets for devising new Machine Learning models, decision making methods, and analysis algorithms to improve Collaborative Problem Solving and then enumerated requirements for future datasets to be devised. Problem solving was assumed to be performed in teams of about three, four members, which talked to each other. A dataset consists of the speech recordings of such teams. The characterization methodology was based on metrics that capture cognitive, social, and emotional activities and situations. The report presented the analysis of a large group of datasets developed for Spoken Language Understanding, a research area with some similarity to Collaborative Problem Solving.

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