論文の概要: MIME: MIMicking Emotions for Empathetic Response Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01454v1
- Date: Sun, 4 Oct 2020 00:35:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 03:42:20.331436
- Title: MIME: MIMicking Emotions for Empathetic Response Generation
- Title（参考訳）: MIME:共感反応生成のためのMIMicking Emotions
- Authors: Navonil Majumder, Pengfei Hong, Shanshan Peng, Jiankun Lu, Deepanway
Ghosal, Alexander Gelbukh, Rada Mihalcea, Soujanya Poria
- Abstract要約: 共感応答生成への現在のアプローチは、入力テキストで表現された感情の集合を平らな構造として見る。
共感反応は, 肯定的, 否定的, 内容に応じて, ユーザの感情を様々な程度に模倣することが多い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.57304533143756
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Current approaches to empathetic response generation view the set of emotions
expressed in the input text as a flat structure, where all the emotions are
treated uniformly. We argue that empathetic responses often mimic the emotion
of the user to a varying degree, depending on its positivity or negativity and
content. We show that the consideration of this polarity-based emotion clusters
and emotional mimicry results in improved empathy and contextual relevance of
the response as compared to the state-of-the-art. Also, we introduce
stochasticity into the emotion mixture that yields emotionally more varied
empathetic responses than the previous work. We demonstrate the importance of
these factors to empathetic response generation using both automatic- and
human-based evaluations. The implementation of MIME is publicly available at
https://github.com/declare-lab/MIME.
- Abstract（参考訳）: 共感的応答生成への現在のアプローチは、入力テキストで表現された感情の集合を平らな構造とみなし、すべての感情が一様に扱われる。
共感的反応は、その肯定性や否定性や内容に応じて、ユーザの感情を様々な程度まで模倣することが多い。
この極性に基づく感情クラスターと感情的模倣を考慮すれば、その反応の共感と文脈的関連性は、最先端技術と比較して向上する。
また、感情の混合に確率性を導入し、前作よりも感情的に多様な共感反応をもたらす。
自動評価と人的評価の両方を用いた共感的反応生成におけるこれらの因子の重要性を示す。
MIMEの実装はhttps://github.com/declare-lab/MIMEで公開されている。
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