論文の概要: Towards Persona-Based Empathetic Conversational Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12316v7
• Date: Thu, 19 Nov 2020 11:00:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 13:00:09.531140
• Title: Towards Persona-Based Empathetic Conversational Models
• Title（参考訳）: パーソナラベース共感会話モデルに向けて
• Authors: Peixiang Zhong, Chen Zhang, Hao Wang, Yong Liu, Chunyan Miao
• Abstract要約: 共感的会話モデルは、多くのドメインにおけるユーザの満足度とタスク結果を改善することが示されている。 心理学において、ペルソナは人格と高い相関関係があることが示され、それによって共感に影響を及ぼす。 本研究では,ペルソナに基づく共感的会話に対する新たな課題を提案し,ペルソナが共感的反応に与える影響に関する最初の経験的研究を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.65492299237112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Empathetic conversational models have been shown to improve user satisfaction and task outcomes in numerous domains. In Psychology, persona has been shown to be highly correlated to personality, which in turn influences empathy. In addition, our empirical analysis also suggests that persona plays an important role in empathetic conversations. To this end, we propose a new task towards persona-based empathetic conversations and present the first empirical study on the impact of persona on empathetic responding. Specifically, we first present a novel large-scale multi-domain dataset for persona-based empathetic conversations. We then propose CoBERT, an efficient BERT-based response selection model that obtains the state-of-the-art performance on our dataset. Finally, we conduct extensive experiments to investigate the impact of persona on empathetic responding. Notably, our results show that persona improves empathetic responding more when CoBERT is trained on empathetic conversations than non-empathetic ones, establishing an empirical link between persona and empathy in human conversations.
• Abstract（参考訳）: 共感的会話モデルは、多くのドメインにおけるユーザの満足度とタスク結果を改善することが示されている。 心理学において、パーソナリティはパーソナリティと高い相関関係にあり、それが共感に影響を及ぼすことが示されている。 さらに,経験的分析から,共感的会話においてペルソナが重要な役割を担っていることが示唆された。 そこで本研究では,パーソナリティに基づく共感的会話に対する新しいタスクを提案し,共感的反応に対するペルソナの影響に関する最初の実証研究を行う。 具体的には,まずペルソナに基づく共感会話のための大規模マルチドメインデータセットを提案する。 次に,データセットの最先端性能を得る効率的なbertベースの応答選択モデルであるcobertを提案する。 最後に,共感反応に及ぼすペルソナの影響について広範な実験を行った。 以上の結果から,CoBERTが非共感的会話よりも共感的会話で訓練された場合,ペルソナは共感的反応を改善することが示唆された。

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