論文の概要: "Love is as Complex as Math": Metaphor Generation System for Social Chatbot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00733v1
• Date: Fri, 3 Jan 2020 05:56:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 17:28:22.159351
• Title: "Love is as Complex as Math": Metaphor Generation System for Social Chatbot
• Title（参考訳）: 「愛は数学と同じくらい複雑」:社会チャットボットのためのメタファー生成システム
• Authors: Danning Zheng, Ruihua Song, Tianran Hu, Hao Fu, Jin Zhou
• Abstract要約: ソーシャルチャットボットの比喩として,人間による一般的な修辞装置の使用について検討する。 本研究はまず,話題認識と新しい図形文を生成するメタファ生成フレームワークを設計する。 人間のアノテーションは生成されたメタファーの新規性と適切性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.128146708018438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the wide adoption of intelligent chatbot in human daily life, user demands for such systems evolve from basic task-solving conversations to more casual and friend-like communication. To meet the user needs and build emotional bond with users, it is essential for social chatbots to incorporate more human-like and advanced linguistic features. In this paper, we investigate the usage of a commonly used rhetorical device by human -- metaphor for social chatbot. Our work first designs a metaphor generation framework, which generates topic-aware and novel figurative sentences. By embedding the framework into a chatbot system, we then enables the chatbot to communicate with users using figurative language. Human annotators validate the novelty and properness of the generated metaphors. More importantly, we evaluate the effects of employing metaphors in human-chatbot conversations. Experiments indicate that our system effectively arouses user interests in communicating with our chatbot, resulting in significantly longer human-chatbot conversations.
• Abstract（参考訳）: 人間の日常生活でインテリジェントなチャットボットが広く採用されるにつれて、このようなシステムに対するユーザの要求は、基本的なタスク解決会話から、カジュアルでフレンドライクなコミュニケーションへと進化する。 ユーザのニーズを満たし、ユーザとの感情的な結びつきを構築するためには、ソーシャルチャットボットがより人間らしく高度な言語機能を組み込むことが不可欠である。 本稿では,ソーシャルチャットボットの比喩として,人間による一般的な修辞装置の使用について検討する。 本研究はまず,話題認識と新しい表現文を生成するメタファ生成フレームワークを設計する。 フレームワークをチャットボットシステムに埋め込むことで、図形言語を使ってチャットボットがユーザとコミュニケーションできるようになる。 人間のアノテーションは生成されたメタファーの新規性と適切性を検証する。 さらに,人間のチャットボット会話におけるメタファーの活用の効果を評価する。 実験の結果,このシステムはチャットボットとのコミュニケーションにおけるユーザの関心を効果的に喚起し,人間とチャットボットの会話がかなり長くなることがわかった。

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