这个研究将关系框架理论作为对话的情感动力分析(Sentiment Analysis)基础。
11K 人人对话 VS 人机对话 的(情感倾向、镜像行为)进行了比较。
研究发现:两者都有情感相关的互动,但是当面临负面utterence时,如果人类面临的是机器的话,他们直接表达负面的概率比(面对人时)高2倍。同时,对于污言秽语的压抑也更少。
我们介绍了新的情感神经网络补充进行情感的及时分析。
Conversational agents: woebot
1 人与机器的交流,也是按照社会规则的
2 人与机器是可以产生情感的 电影SHE?
3 它不受地理经济限制、快速共时性的交流、持续的availability 、耻辱感,有着很多好处
关系框架理论
关系框架理论(Relational Frame Theory, RFT)是对认知和语言的一个新的解释。
有三种模型:events and attribution time and contingency comparison and evaluation.
一般存有“相互推衍性(mutual entailment) ”、“联合推衍性(combinatorial entailment)”和“刺激功能的转换transformation of thestimulus function)”三个特征(王淑娟,张婍,祝卓宏, 2012),当所有上述三个特征确定并形成某种特定的关系时,我们就称这种关系为「关系框架」。
Affect 外在刺激 language 语言和认知 behavior 行为和症状反应
RFT指出的人类大脑由于联结过程的容易性和随意性,具有超强的建立关系的能力。即使不相关的情景也引发负性思维和痛苦情绪(如失恋的人因看到别人的热恋就会有失落和挫败感,即触景生情)。而如果试图控制某种想法或压抑负性情绪,实际上会加强这种非理性联系的强度。
相关研究证实受压抑的想法会更频繁地出现(Wegner,Schneider,Carter,&White,1987),试图压抑痛苦也不会取得效果(Cioffi & Holloway,1993)。因此,RFT解释了控制或改变想法、压抑情绪为何有时适得其反,也为ACT的接纳、解离等技术找到了理论依据(Hayes, 2016)。
RFT怎么与NLP联系起来呢?
NLP 以情感分析 与RFT【event和attribution】模型有关。