理性感性：自我呈现理论指导下的大语言模型增强共情回复生成
人工智能
2024-08-26 v4
摘要
大型语言模型（LLM）的发展为以人为中心的人工通用智能（AGI）带来了一线希望。共情作为人类关键的情感属性，在以人为中心的 AGI 中扮演着不可替代的角色。尽管大量研究旨在通过引入外部知识来提高模型的认知共情，但对对话本身的感性与理性（共情的重要组成部分）的关注却十分有限。然而，对话中的理性信息是受限的，且以往扩展知识的方法存在语义冲突和单一角色视角的问题。在本文中，我们受社会学中自我呈现理论的启发，设计了一个创新的编码器模块，专门处理对话中的感性与理性句子。我们采用 LLM 作为理性大脑，解读对话中蕴含的深层逻辑信息，这有助于我们的模型评估感性与理性之间的平衡，从而生成高质量的共情回复。实验结果表明，我们的模型在自动评估和人工评估中均优于其他方法。
引用
@article{arxiv.2312.08702,
title = {Rational Sensibility: LLM Enhanced Empathetic Response Generation Guided by Self-presentation Theory},
author = {Linzhuang Sun and Yao Dong and Nan Xu and Jingxuan Wei and Bihui Yu and Yin Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.08702},
year = {2024}
}