論文の概要: Perspective-taking and Pragmatics for Generating Empathetic Responses Focused on Emotion Causes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08828v2
• Date: Tue, 21 Sep 2021 04:56:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 10:52:42.244363
• Title: Perspective-taking and Pragmatics for Generating Empathetic Responses Focused on Emotion Causes
• Title（参考訳）: 感情要因に着目した共感反応生成の視点と実践
• Authors: Hyunwoo Kim, Byeongchang Kim, Gunhee Kim
• Abstract要約: i) 相手の感情が発話から引き起こされる原因となる単語を特定することと, (ii) 応答生成における特定の単語を反映することである。 社会的認知からインスピレーションを得て、生成的推定を用いて、感情が単語レベルのラベルのない発話から単語を推論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.569762345799354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Empathy is a complex cognitive ability based on the reasoning of others' affective states. In order to better understand others and express stronger empathy in dialogues, we argue that two issues must be tackled at the same time: (i) identifying which word is the cause for the other's emotion from his or her utterance and (ii) reflecting those specific words in the response generation. However, previous approaches for recognizing emotion cause words in text require sub-utterance level annotations, which can be demanding. Taking inspiration from social cognition, we leverage a generative estimator to infer emotion cause words from utterances with no word-level label. Also, we introduce a novel method based on pragmatics to make dialogue models focus on targeted words in the input during generation. Our method is applicable to any dialogue models with no additional training on the fly. We show our approach improves multiple best-performing dialogue agents on generating more focused empathetic responses in terms of both automatic and human evaluation.
• Abstract（参考訳）: 共感は、他人の感情状態の推論に基づく複雑な認知能力である。 他者をよりよく理解し、対話においてより強い共感を示すためには、同時に2つの問題に取り組む必要があると論じる。 (i)相手の発声から相手の感情の原因となる単語を識別すること。 (ii)応答生成中の特定の単語を反映する。 しかし、感情を認識する以前のアプローチでは、テキスト中の単語を認識するには、サブ発話レベルのアノテーションが必要である。 社会的認知から着想を得て,生成的推定器を用いて単語レベルラベルのない発話から感情を推定する。 また,対話モデルが入力中の対象語に焦点を合わせられるように,実用的手法に基づく新しい手法を提案する。 本手法は,任意の対話モデルに適用できるが,追加の訓練は行わない。 提案手法は,自動評価と人間評価の両方の観点から,より集中した共感応答を生成することにより,複数のベストパフォーマンス対話エージェントを改善する。

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