20、基于对话的欺骗检测与众包语音对话数据收集研究

基于对话的欺骗检测与众包语音对话数据收集研究

1. 基于对话的欺骗检测分析

在欺骗检测研究中，特定类型的问题对于准确检测欺骗起着关键作用。研究人员假设面试官话语的多样性（对话行为）会影响欺骗检测的难易程度。为验证这一假设，他们依据ISO国际标准（ISO24617 - 2, 2010）定义的通用目的功能（GPF）对面试官的话语进行标注。主要关注以下几种对话行为：
- CheckQ ：发送者为确认给定命题是否为真而进行的对话行为，发送者对此命题的真实性不确定，假定接收者知晓并施压其提供信息。
- ChoiceQ ：发送者为确定给定备选命题列表中哪个为真而进行的对话行为，认为列表中仅有一个元素为真，假定接收者知晓并施压其提供信息。
- ProQ ：发送者为确认给定命题是否为真而进行的对话行为，假定接收者知晓并施压其提供信息（这里的ProQ指非CheckQ的ProQ）。
- SetQ ：发送者为了解某集合中哪些元素具有指定属性而进行的对话行为，施压接收者提供信息，认为集合中至少有一个元素具有该属性，假定接收者知晓。

以下是分类结果详情表：
| 类别 | 真实召回率（%） | 谎言召回率（%） | 准确率（%） | 随机概率（%） |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| CheckQ | 99.4 | 83.3 | 95.3 | 77.7 |
| ChoiceQ | 100.0 | 80.0 | 96.4 | 78.6 |
| P