論文の概要: Empathetic Conversational Systems: A Review of Current Advances, Gaps, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05017v2
• Date: Wed, 9 Nov 2022 00:02:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 20:12:15.686398
• Title: Empathetic Conversational Systems: A Review of Current Advances, Gaps, and Opportunities
• Title（参考訳）: 共感型会話システム:最近の進歩、ギャップ、機会のレビュー
• Authors: Aravind Sesagiri Raamkumar, Yinping Yang
• Abstract要約: 多くの研究が共感の利点を認識し、共感を会話システムに取り入れ始めた。 本稿では,5つのレビュー次元を用いて,急速に成長するこの分野について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.741266294612776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Empathy is a vital factor that contributes to mutual understanding, and joint problem-solving. In recent years, a growing number of studies have recognized the benefits of empathy and started to incorporate empathy in conversational systems. We refer to this topic as empathetic conversational systems. To identify the critical gaps and future opportunities in this topic, this paper examines this rapidly growing field using five review dimensions: (i) conceptual empathy models and frameworks, (ii) adopted empathy-related concepts, (iii) datasets and algorithmic techniques developed, (iv) evaluation strategies, and (v) state-of-the-art approaches. The findings show that most studies have centered on the use of the EMPATHETICDIALOGUES dataset, and the text-based modality dominates research in this field. Studies mainly focused on extracting features from the messages of the users and the conversational systems, with minimal emphasis on user modeling and profiling. Notably, studies that have incorporated emotion causes, external knowledge, and affect matching in the response generation models, have obtained significantly better results. For implementation in diverse real-world settings, we recommend that future studies should address key gaps in areas of detecting and authenticating emotions at the entity level, handling multimodal inputs, displaying more nuanced empathetic behaviors, and encompassing additional dialogue system features.
• Abstract（参考訳）: 共感は相互理解と共同問題解決に寄与する重要な要素である。 近年、多くの研究が共感の利点を認識し、会話システムへの共感の導入を開始した。 我々はこの話題を共感的な会話システムと呼ぶ。 このトピックにおける重要なギャップと今後の可能性を明らかにするために,5つのレビュー次元を用いて,急速に成長するこの分野について検討する。 (i)概念共感モデル及び枠組み (ii)共感に関する概念を取り入れた。 (iii)データセット及びアルゴリズム技術の開発 (iv)評価戦略、及び (v)最先端のアプローチ。 本研究はempatheticdialoguesデータセットの利用を中心とした研究であり,本研究におけるテキストベースモダリティが主流となっている。 主にユーザと会話システムのメッセージから特徴を抽出することに焦点を当て、ユーザモデリングとプロファイリングに最小限の重点を置いている。 特に、感情原因、外部知識、および反応生成モデルにおける影響マッチングを組み込んだ研究は、より優れた結果を得た。 実世界の多様な環境において実施するために、将来の研究は、エンティティレベルでの感情の検出と認証、マルチモーダル入力の処理、よりニュアンスな共感行動の表示、追加の対話システム機能を含む領域における重要なギャップに対処することを推奨する。

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