三思而行：一种用于情感回复生成的类人两阶段对话代理

为实现类人对话系统，当前的情感对话方法通常使用统一的神经网络联合建模情感与语义。由于情感与语义之间的相互制约，这种策略倾向于生成安全的回复，并且需要稀缺的大规模情感标注对话语料库。受人类对话中“三思而行”行为的启发，我们提出了一种用于生成情感对话的两阶段对话代理。首先，一个未使用情感标注对话语料库训练的对话模型生成一个符合上下文语义的原型回复。其次，第一阶段的原型由一个可控的情感精炼器根据共情假设进行修改。在DailyDialog和EmpatheticDialogues数据集上的实验结果表明，所提出的对话代理在情感生成方面优于对比模型，并在自动评估和人工评估中保持了语义性能。