面向聚焦于情绪成因的共情回复生成的视角采择与语用学方法
计算与语言
2021-09-22 v2
摘要
共情是一种基于对他人情感状态推理的复杂认知能力。为了更好地理解他人并在对话中表达更强的共情，我们认为必须同时解决两个问题：（i）从其话语中识别哪个词是他人情绪的原因，以及（ii）在回复生成中反映那些特定词。然而，先前用于文本中情绪成因词识别的方法需要子话语级标注，这可能代价高昂。受社会认知启发，我们利用生成式估计器从无词级标注的话语推断情绪成因词。此外，我们引入一种基于语用学的新方法，使对话模型在生成过程中聚焦于输入中的目标词。我们的方法适用于任何对话模型，且无需额外即时训练。我们表明，在自动与人工评估两方面，我们的方法均改进了多个最佳性能对话智能体，生成更聚焦的共情回复。
引用
@article{arxiv.2109.08828,
title = {Perspective-taking and Pragmatics for Generating Empathetic Responses Focused on Emotion Causes},
author = {Hyunwoo Kim and Byeongchang Kim and Gunhee Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.08828},
year = {2021}
}
备注
Accepted at EMNLP 2021 main conference. For the code and dataset, see https://github.com/skywalker023/focused-empathy