CEM：基于常识感知的共情回复生成

日常人际对话的一个关键特征是能够向他人表达共情，探索实现共情的方法是人形对话系统的重要一步。此前该主题的方法主要关注检测并利用用户情感以生成共情回复。然而，由于共情包含情感与认知两方面，我们认为除识别用户情感外，还应考虑对其处境的认知理解。为此，我们提出一种新颖的共情回复生成方法，其利用常识推断更多关于用户处境的信息，并使用该附加信息进一步增强生成回复中的共情表达。我们在EmpatheticDialogues（广泛使用的共情回复生成基准数据集）上评估了我们的方法。实证结果表明，我们的方法在自动与人工评估中均优于基线模型，并能生成更具信息量与共情性的回复。