2026年9月18日
嘘を見分ける研究では、どのように正解を作るのか｜Deceptive Opinion Spam
文章を読んで嘘かどうかを判定する研究には、最初から難しい問題があります。現実に投稿されたレビューを読んでも、その人が本当に宿泊したのか、報酬を受けて書いたのかを、文章だけから確定できるとは限りません。「怪しく見える文章」を嘘と決めてしまえば、検出したい特徴を先に正解ラベルへ混ぜることになります。 Deceptive Opinion Spamの研究は、実在する…
ACL
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2026年9月18日
相談相手へ共感的に応答する方法を集めたESConv
共感的な返答は、単に「大変でしたね」と言えば成立するものではありません。まず事情を聞くべきか、感情を言葉にして返すべきか、それとも具体策を提案できる段階なのか。相手の状態と会話の進み方に応じて、応答の役割を選ぶ必要があります。 ESConv（Emotional Support Conversation）は、悩みを話す相談者と、それを支える支援者のテキスト会話…
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2026年9月18日
会話の途中で感情が変わる様子を記録したMELD
同じ「Okay」でも、笑顔で明るく言えば喜び、強い口調なら怒り、力なく答えれば悲しみに聞こえることがあります。さらに、直前に誰が何を言ったかによっても解釈は変わります。会話中の感情を捉えるには、文章だけでなく、声、表情、話者ごとの感情の流れが必要です。 MELD（Multimodal EmotionLines Dataset）は、テレビドラマ『Friends…
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2026年9月18日
発言の理由は会話のどこにある？原因・動機・反応を付けたCICERO
会話では、話し手が理由をすべて言葉にするとは限りません。「今日はマクドナルドにしよう」という発言だけを見ても、空腹なのか、時間がないのか、安く済ませたいのかは決められません。前後の発言と日常的な常識を合わせて、初めてもっともらしい理由を考えられます。 CICERO（Contextualized Commonsense Inference in Dialogu…
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2026年9月18日
既存の方言データを比較可能にするDIALECTBENCH
標準語のテストで高い性能を示すAIが、方言や地域変種でも同じように動くとは限りません。ただし、その差を横断的に調べるには、方言文を新しく集めるだけでなく、形式も粒度も異なる既存データを比較できる単位へ整理する必要があります。 DIALECTBENCHは、一つの新規データセットではありません。既存の方言・地域変種・社会変種・近縁言語のデータを集め、言語クラスタ…
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2026年9月18日
AIは「うん」「なるほど」をいつ返す？MM-F2Fの発話交替データ
人は相手が話し終わる前から、次に自分が話すのか、それとも「うん」「なるほど」と短く応じるのかを判断しています。言葉の意味だけでなく、声の調子、沈黙、視線、表情も手掛かりです。会話AIがこのタイミングを誤れば、利用者の考え途中に割り込んだり、応答できる場面で黙り続けたりします。 MM-F2F（Multi-Modal Face-to-Face Conversat…
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2026年9月18日
恋人か友人かを会話だけで推論するSCRIPTS
同じ「はい」でも、上司への返答と親しい友人への返答では、言葉遣いも距離感も異なります。しかし短い会話だけでは、二人が恋人、友人、同僚のどれかを一つに決められないことがあります。 SCRIPTSは、その曖昧さを残してLLMの関係推論を評価するため、英語と韓国語の映画脚本を対話単位へ切り出し、複数の関係候補を付けたベンチマークです。 SCRIPTSの正解は、映画…
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2026年9月18日
曖昧な指示にAIが確認質問を返すためのデータセットAmbiK
「コーヒーを作って」と頼まれても、キッチンに陶器とガラスのマグカップがあれば、どちらを使うか分かりません。利用者の好みなら質問した方がよい一方、野菜を洗うかどうかまで毎回尋ねるロボットは使いにくくなります。危険がある場面では、勝手な補完が事故につながるかもしれません。 AmbiK（Dataset of Ambiguous Tasks in Kitchen E…
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2026年9月18日
皮肉は文字・声・表情のどこに現れる？MUStARD
「さすがですね」という文字だけでは、本当に褒めているのか、失敗した相手を皮肉っているのか判断できません。語尾を引き延ばす声、特定の語を強調する話し方、無表情な顔、直前の出来事まで見て、ようやく意図が伝わることがあります。 MUStARD（MUltimodal SARcasm Detection Dataset）は、こうした皮肉をテキスト、音声、映像、直前の会…
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2026年9月18日
感情は一つに決められる？58,009件を複数人で分類したGoEmotions
文章の感情を「喜び・怒り・悲しみ」だけに分けると、感謝、安堵、失望、困惑、後悔といった違いが失われます。一方で、ラベルを細かくするほど、「怒り」と「苛立ち」、「悲しみ」と「悲嘆」の境界は曖昧になります。 それでは、細かな感情を扱いながら、評価者による判断の違いも記録するには、どのようなアノテーションを設計すればよいのでしょうか。 GoEmotionsは、英語…
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2026年9月18日
感情名を知らない相手は寄り添える？体験談から会話を作ったEmpatheticDialogues
「悲しい」という感情を文章から分類することと、悲しんでいる相手へ適切に応答することは、同じ能力ではありません。感情を正しく推定できても、返答が唐突だったり、相手の気持ちを無視してすぐ助言したりすれば、共感的な会話にはならないからです。 それでは、相手の感情を理解し、それに配慮して応答する対話AIを作るには、どのような会話を集めればよいのでしょうか。 Empa…
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2026年9月17日
皮肉かどうかは誰が決める？投稿者本人の意図を集めたiSarcasm
「すばらしい一日だ」と書かれていても、本当に満足しているのか、出来事を皮肉っているのかは、文章だけでは決められません。第三者には皮肉に見えても、書いた本人にはそのつもりがないことがあります。反対に、本人が皮肉として書いた文章が、事情を知らない人には額面どおりに読まれることもあります。 皮肉検出用データセットでは、誰の判断を記録するのでしょうか。iSarcas…