基于认知评价理论的中文情感生成数据集——CAPE
计算与语言
2024-10-21 v1
摘要
在大型语言模型用于对话生成时，生成情感恰当的响应面临着重大挑战，这些挑战源于人类情感和认知过程的复杂性，而这些因素在社交交互中发挥关键作用，却在研究中被严重忽视。本研究引入了一个两阶段自动数据生成框架，用于创建CAPE（Cognitive Appraisal theory-based Emotional corpus），即基于认知评价理论的中文情感语料库。该语料库通过考虑多样化的个人和情境因素，促进了带有情境恰当情感响应的对话生成。我们提出了两个利用该数据集的任务：情感预测和下一句话预测。无论是自动评估还是人类评估，都表明在本数据集上训练的智能体能够提供更符合人类情感表达的响应。我们的研究表明，正在推动 conversational agents 中情感表达的发展，为实现更细致、更具意义的人机交互铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2410.14145,
title = {CAPE: A Chinese Dataset for Appraisal-based Emotional Generation using Large Language Models},
author = {June M. Liu and He Cao and Renliang Sun and Rui Wang and Yu Li and Jiaxing Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.14145},
year = {2024}
}