論文の概要: Emily: Developing An Emotion-affective Open-Domain Chatbot with Knowledge Graph-based Persona

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08875v1
• Date: Sat, 18 Sep 2021 08:19:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-21 16:39:11.659307
• Title: Emily: Developing An Emotion-affective Open-Domain Chatbot with Knowledge Graph-based Persona
• Title（参考訳）: Emily:知識グラフを用いた感情影響のあるオープンドメインチャットボットの開発
• Authors: Weixuan Wang, Xiaoling Cai, Chong Hsuan Huang, Haoran Wang, Haonan Lu, Ximing Liu, Wei Peng
• Abstract要約: Emilyはユーザの負の感情状態を認識し、ユーザの感情状態を肯定的に変換することでサポートを提供する。 Emilyは、一般のオープンドメイン対話の発話を、個人情報に関する質問と区別することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.460628519817742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we describe approaches for developing Emily, an emotion-affective open-domain chatbot. Emily can perceive a user's negative emotion state and offer supports by positively converting the user's emotion states. This is done by finetuning a pretrained dialogue model upon data capturing dialogue contexts and desirable emotion states transition across turns. Emily can differentiate a general open-domain dialogue utterance with questions relating to personal information. By leveraging a question-answering approach based on knowledge graphs to handle personal information, Emily maintains personality consistency. We evaluate Emily against a few state-of-the-art open-domain chatbots and show the effects of the proposed approaches in emotion affecting and addressing personality inconsistency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,感情に影響を及ぼすオープンドメインチャットボットであるemilyの開発手法について述べる。 Emilyはユーザの負の感情状態を認識し、ユーザの感情状態を肯定的に変換することでサポートを提供する。 これは、会話コンテキストと望ましい感情状態遷移をキャプチャするデータに基づいて、事前訓練された対話モデルを微調整することで実行される。 Emilyは、一般のオープンドメイン対話発話を、個人情報に関する質問と区別することができる。 ナレッジグラフに基づく質問応答アプローチを利用して個人情報を扱うことで、emilyはパーソナリティ一貫性を維持する。 エミリーを最先端のオープンドメインチャットボットに対して評価し,提案手法が人格不整合に影響を与え,対処していることを示す。

関連論文リスト

• Personality-affected Emotion Generation in Dialog Systems [67.40609683389947]
  ダイアログシステムに与えられた個性に基づいて感情を生成する新しいタスクであるパーソナリティ影響感情生成を提案する。 本課題の課題,すなわち,(1)個性と感情的要因を不均一に統合し,(2)対話場面における多粒性感情情報を抽出する。 その結果,感情生成性能はマクロF1では13%,重み付きF1では5%向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T08:48:50Z)
• Empathetic Dialogue Generation via Sensitive Emotion Recognition and Sensible Knowledge Selection [47.60224978460442]
  情緒的対話生成のためのシリアル・アンド・感情知識相互作用(SEEK)法を提案する。 我々は,会話中の感情のダイナミックス(感情の流れ)に敏感な微粒なエンコーディング戦略を用いて,応答の感情依存特性を予測するとともに,知識と感情の相互作用をモデル化し,より敏感な応答を生成する新しい枠組みを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T03:51:18Z)
• Speech Synthesis with Mixed Emotions [77.05097999561298]
  異なる感情の音声サンプル間の相対的な差を測定する新しい定式化を提案する。 次に、私たちの定式化を、シーケンスからシーケンスまでの感情的なテキストから音声へのフレームワークに組み込む。 実行時に、感情属性ベクトルを手動で定義し、所望の感情混合を生成するためにモデルを制御する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-11T15:45:58Z)
• Positively transitioned sentiment dialogue corpus for developing emotion-affective open-domain chatbots [14.78842636744924]
  PT感情データを用いた対話コーパスを構築し,公開のために公開する。 我々は,いくつかの最先端(SOTA)オープンドメインチャットボットに対してエミリーを評価し,提案手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-09T07:05:14Z)
• Empathetic Response Generation with State Management [32.421924357260075]
  共感的反応生成の目標は、会話における感情を知覚し表現する対話システムの能力を高めることである。 感情や意図を含む複数の状態情報を同時に考察できる新しい共感応答生成モデルを提案する。 実験の結果、異なる情報を動的に管理することは、モデルがより共感的な反応を生成するのに役立つことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-07T16:17:28Z)
• EmpBot: A T5-based Empathetic Chatbot focusing on Sentiments [75.11753644302385]
  共感的会話エージェントは、議論されていることを理解しているだけでなく、会話相手の暗黙の感情も認識すべきである。 変圧器事前学習言語モデル(T5)に基づく手法を提案する。 本研究では,自動計測と人的評価の両方を用いて,情緒的ダイアログデータセットを用いたモデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-30T19:04:48Z)
• Automatically Select Emotion for Response via Personality-affected Emotion Transition [0.0]
  ダイアログシステムは、人間のような反応に対する適切な感情を自動的に選択できるべきです。 既存のほとんどの研究は、特定の感情を反応のレンダリングやユーザーの感情に共感的に反応させることに重点を置いているが、感情表現の個人差は見過ごされている。 対話システムに人格を付与し、会話中の人間の感情遷移をシミュレートすることで、応答中の感情を自動的に選択できるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-30T07:00:42Z)
• Emotion-aware Chat Machine: Automatic Emotional Response Generation for Human-like Emotional Interaction [55.47134146639492]
  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。 実世界のデータを用いた実験により,提案手法は,コンテンツコヒーレンスと感情の適切性の両方の観点から,最先端の手法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-06T06:26:15Z)
• Towards an Online Empathetic Chatbot with Emotion Causes [10.700455393948818]
  共感反応に対するユーザの感情を誘発する原因を学習することが重要である。 オンライン環境で感情の原因を収集するために、カウンセリング戦略を活用する。 提案手法の有効性を,複数のSOTA法との比較により検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T02:52:46Z)
• Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation [52.39868458154947]
  外部知識の不足により、感情的な対話システムは暗黙の感情を知覚し、限られた対話履歴から感情的な対話を学ぶことが困難になる。 本研究では,情緒的対話生成における感情を明確に理解し,表現するために,常識的知識や情緒的語彙的知識などの外部知識を活用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T09:21:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。