CAB：融合认知、情感与行为的共情对话生成
计算与语言
2023-02-23 v2 人机交互
摘要
共情是构建更智能、更人性化对话代理时需要考虑的重要特性。然而，现有方法并未完全理解共情是一个涉及认知、情感和行为三个方面的复杂过程。在本文中，我们提出了CAB，一个从认知、情感和行为的综合视角生成共情回复的新框架。在认知方面，我们利用外部知识构建对话中关键关键词之间的路径。这是因为对话中的关键词是句子的核心。构建关键词之间的逻辑关系（大多数现有工作忽视了这一点）可以改善对关键词和上下文逻辑的理解，从而增强认知能力。在情感方面，我们通过包含双方说话者情感的双重潜在变量来捕捉情感依赖。原因是同时考虑双方说话者的情感有助于学习情感依赖。在行为方面，我们使用适当的对话行为来指导对话生成，以增强共情表达。大量实验表明，我们的多视角模型在自动评估和人工评估中均优于最先进的模型。
引用
@article{arxiv.2302.01935,
title = {CAB: Empathetic Dialogue Generation with Cognition, Affection and Behavior},
author = {Pan Gao and Donghong Han and Rui Zhou and Xuejiao Zhang and Zikun Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.01935},
year = {2023}
}