面向多轮共情对话与积极情绪诱发
计算与语言
2022-04-25 v1
摘要
情感支持是许多现实场景中的关键技能，包括照护老人、心理健康支持与客服聊天。本文提出一项新颖的任务：带有积极情绪诱发的共情对话生成，以促进用户的积极情绪，类似于人际间的情感支持。在该任务中，智能体在多轮对话中进行共情回应，并以诱发用户积极情绪为目标。为推进该任务研究，我们收集了一个大规模带积极情绪诱发的情感对话数据集，称为 PosEmoDial（约 82 万轮对话，300 万条语句）。在这些对话中，智能体试图将用户从任意可能的初始情绪状态（如悲伤）引导至积极情绪状态。随后我们提出了一种带新颖损失函数设计的积极情绪引导对话生成模型。该损失函数鼓励对话模型不仅诱发用户的积极情绪，还确保整个对话中情绪平稳过渡。最后，我们在 PosEmoDial 上建立了基准结果，并将发布该数据集与相关源代码以促进未来研究。
引用
@article{arxiv.2204.10509,
title = {Towards Multi-Turn Empathetic Dialogs with Positive Emotion Elicitation},
author = {Shihang Wang and Xinchao Xu and Wenquan Wu and Zheng-Yu Niu and Hua Wu and Haifeng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.10509},
year = {2022}
}