論文の概要: Towards Emotional Support Dialog Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01144v1
- Date: Wed, 2 Jun 2021 13:30:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-03 14:31:52.370955
- Title: Towards Emotional Support Dialog Systems
- Title（参考訳）: 感情支援対話システムに向けて
- Authors: Siyang Liu, Chujie Zheng, Orianna Demasi, Sahand Sabour, Yu Li, Zhou
Yu, Yong Jiang, Minlie Huang
- Abstract要約: 本稿では,感情支援会話タスクを定義し,ヘルピングスキル理論に基づくESCフレームワークを提案する。
本研究では,豊かなアノテーション(特にサポート戦略)をヘルプシーカとサポーターモードで組み込んだ感情支援会話データセット(ESConv)を構築した。
情緒的サポートを提供する能力に関して、最先端の対話モデルを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.58828606097423
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Emotional support is a crucial ability for many conversation scenarios,
including social interactions, mental health support, and customer service
chats. Following reasonable procedures and using various support skills can
help to effectively provide support. However, due to the lack of a
well-designed task and corpora of effective emotional support conversations,
research on building emotional support into dialog systems remains untouched.
In this paper, we define the Emotional Support Conversation (ESC) task and
propose an ESC Framework, which is grounded on the Helping Skills Theory. We
construct an Emotion Support Conversation dataset (ESConv) with rich annotation
(especially support strategy) in a help-seeker and supporter mode. To ensure a
corpus of high-quality conversations that provide examples of effective
emotional support, we take extensive effort to design training tutorials for
supporters and several mechanisms for quality control during data collection.
Finally, we evaluate state-of-the-art dialog models with respect to the ability
to provide emotional support. Our results show the importance of support
strategies in providing effective emotional support and the utility of ESConv
in training more emotional support systems.
- Abstract（参考訳）: 感情的サポートは、社会的インタラクション、メンタルヘルスサポート、カスタマーサービスチャットなど、多くの会話シナリオにおいて重要な能力である。
適切な手順に従い、様々な支援スキルを使用することは、効果的に支援を提供するのに役立つ。
しかしながら、適切に設計されたタスクや効果的な感情支援会話のコーパスが欠如していることから、対話システムへの感情支援構築に関する研究は未解決のままである。
本稿では,感情支援対話(ESC)タスクを定義し,ヘルピングスキル理論に基づくESCフレームワークを提案する。
我々は,豊富なアノテーション(特にサポート戦略)を備えた感情支援対話データセット(esconv)をヘルプシーカーおよびサポーターモードで構築する。
効果的な感情支援の例を提供する高品質な会話のコーパスを確保するため,支援者のためのトレーニングチュートリアルの設計や,データ収集時の品質管理のメカニズムに多大な努力を払っている。
最後に,感情的支援を提供する能力に関して,最先端の対話モデルを評価する。
以上の結果から,より効果的な情緒的支援を提供するための支援戦略と,より感情的支援システムのトレーニングにおけるesconvの有用性が示唆された。
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