論文の概要: Target Guided Emotion Aware Chat Machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07432v2
• Date: Fri, 9 Apr 2021 07:36:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 06:45:32.928878
• Title: Target Guided Emotion Aware Chat Machine
• Title（参考訳）: ターゲットガイド型感情認識チャットマシン
• Authors: Wei Wei, Jiayi Liu, Xianling Mao, Guibin Guo, Feida Zhu, Pan Zhou, Yuchong Hu and Shanshan Feng
• Abstract要約: 意味レベルと感情レベルにおける投稿に対する応答の整合性は、人間のような対話を提供する対話システムにとって不可欠である。 この記事では、投稿中のセマンティクスと感情を同時にエンコードできる、未定義のエンドツーエンドニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.8346820846765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The consistency of a response to a given post at semantic-level and emotional-level is essential for a dialogue system to deliver human-like interactions. However, this challenge is not well addressed in the literature, since most of the approaches neglect the emotional information conveyed by a post while generating responses. This article addresses this problem by proposing a unifed end-to-end neural architecture, which is capable of simultaneously encoding the semantics and the emotions in a post and leverage target information for generating more intelligent responses with appropriately expressed emotions. Extensive experiments on real-world data demonstrate that the proposed method outperforms the state-of-the-art methods in terms of both content coherence and emotion appropriateness.
• Abstract（参考訳）: 意味レベルと感情レベルにおける投稿に対する応答の整合性は、人間のような対話を提供する対話システムにとって不可欠である。 しかし、ほとんどのアプローチは、反応を生成しながら投稿が伝える感情情報を無視しているため、この課題は文献ではうまく解決されていない。 本論では,感情のセマンティクスと感情を同時にエンコードし,よりインテリジェントな応答を適切に表現された感情で生成するためのターゲット情報を活用する,未定義のエンドツーエンドニューラルアーキテクチャを提案する。 実世界データに対する広範囲な実験により,提案手法が,コンテンツの一貫性と感情の適切性という観点から,最先端手法よりも優れていることが示された。

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