論文の概要: Simulated Annealing for Emotional Dialogue Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10715v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 13:17:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:47:51.252786
• Title: Simulated Annealing for Emotional Dialogue Systems
• Title（参考訳）: 感情対話システムのためのシミュレーションアニーリング
• Authors: Chengzhang Dong and Chenyang Huang and Osmar Za\"iane and Lili Mou
• Abstract要約: 対話生成のための特定の感情を表現するタスクについて検討する。 提案手法は,従来の最先端手法と比較して,感情の精度が12%向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.96717845092991
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explicitly modeling emotions in dialogue generation has important applications, such as building empathetic personal companions. In this study, we consider the task of expressing a specific emotion for dialogue generation. Previous approaches take the emotion as an input signal, which may be ignored during inference. We instead propose a search-based emotional dialogue system by simulated annealing (SA). Specifically, we first define a scoring function that combines contextual coherence and emotional correctness. Then, SA iteratively edits a general response and searches for a sentence with a higher score, enforcing the presence of the desired emotion. We evaluate our system on the NLPCC2017 dataset. Our proposed method shows 12% improvements in emotion accuracy compared with the previous state-of-the-art method, without hurting the generation quality (measured by BLEU).
• Abstract（参考訳）: 対話生成における感情の明示的なモデリングは、共感的な個人的な仲間を構築するなど、重要な応用がある。 本研究では,対話生成のための特定の感情を表現するタスクについて考察する。 以前のアプローチでは、感情を入力信号として捉えており、推論中に無視される可能性がある。 そこで我々は,シミュレート・アニーリング (SA) による検索に基づく感情対話システムを提案する。 具体的には,まず文脈的コヒーレンスと感情的正しさを組み合わせたスコアリング関数を定義する。 そして、SAは、通常応答を反復的に編集し、より高いスコアの文を検索し、所望の感情の存在を強制する。 nlpcc2017データセット上でシステムを評価する。 提案手法は,従来の最先端手法と比較して12%の感情精度が向上し,生成品質を損なわない(BLEUで測定)。

関連論文リスト

• Think out Loud: Emotion Deducing Explanation in Dialogues [57.90554323226896]
  対話における感情推論(Emotion Deducing Explanation in Dialogues)を提案する。 EDENは感情と原因を明確な考え方で認識する。 大規模言語モデル(LLM)が感情や原因をよりよく認識するのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T08:58:29Z)
• 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)
• Emotion Rendering for Conversational Speech Synthesis with Heterogeneous Graph-Based Context Modeling [50.99252242917458]
  会話音声合成(CSS)は,会話環境の中で適切な韻律と感情のインフレクションで発話を正確に表現することを目的としている。 データ不足の問題に対処するため、私たちはカテゴリと強度の点で感情的なラベルを慎重に作成します。 我々のモデルは感情の理解と表現においてベースラインモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T08:47:50Z)
• E-CORE: Emotion Correlation Enhanced Empathetic Dialogue Generation [33.57399405783864]
  本稿では,感情相関を改良した共感対話生成フレームワークを提案する。 具体的には、文脈に基づく感情の相互作用を捉えるために、マルチレゾリューション感情グラフを考案した。 そこで我々は,感情相関強化デコーダを提案し,新しい相関認識アグリゲーションとソフト/ハード戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-25T12:47:39Z)
• Dynamic Causal Disentanglement Model for Dialogue Emotion Detection [77.96255121683011]
  隠れ変数分離に基づく動的因果解離モデルを提案する。 このモデルは、対話の内容を効果的に分解し、感情の時間的蓄積を調べる。 具体的には,発話と隠れ変数の伝搬を推定する動的時間的ゆがみモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T12:58:09Z)
• Think Twice: A Human-like Two-stage Conversational Agent for Emotional Response Generation [16.659457455269127]
  感情対話生成のための2段階対話エージェントを提案する。 まず,感情アノテートされた対話コーパスを使わずに訓練された対話モデルを用いて,文脈意味に合致するプロトタイプ応答を生成する。 第二に、第一段階のプロトタイプは共感仮説で制御可能な感情精錬器によって修正される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-12T10:03:56Z)
• Perspective-taking and Pragmatics for Generating Empathetic Responses Focused on Emotion Causes [50.569762345799354]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-18T04:22:49Z)
• Constructing Emotion Consensus and Utilizing Unpaired Data for Empathetic Dialogue Generation [22.2430593119389]
  本稿では、感情のコンセンサスを同時に構築し、外部の未ペアデータを利用するための二重生成モデルDual-Empを提案する。 本手法は,コヒーレントかつ共感的応答の獲得において,競争ベースラインよりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-16T07:57:01Z)
• 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。