論文の概要: CASE: Aligning Coarse-to-Fine Cognition and Affection for Empathetic Response Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08845v1
• Date: Thu, 18 Aug 2022 14:28:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-19 13:05:20.398027
• Title: CASE: Aligning Coarse-to-Fine Cognition and Affection for Empathetic Response Generation
• Title（参考訳）: 症例:共感反応生成における粗悪から細かな認知と愛情の一致
• Authors: Jinfeng Zhou, Chujie Zheng, Bo Wang, Zheng Zhang, Minlie Huang
• Abstract要約: 理論的には、共感反応の誕生は意識的なアライメントと認知と愛情の相互作用から生じる。 我々は、粗粒度(文脈認知と文脈感情状態の間)と細粒度(それぞれの特定の認知と対応する感情反応の間)を調整するための2段階の戦略を設計し、共感的応答(CASE)のための認知と抵抗を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.8935454665427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Empathy is a trait that naturally manifests in human conversation. Theoretically, the birth of empathetic responses results from conscious alignment and interaction between cognition and affection of empathy. However, existing works rely solely on a single affective aspect or model cognition and affection independently, limiting the empathetic capabilities of the generated responses. To this end, based on the commonsense cognition graph and emotional concept graph constructed involving commonsense and concept knowledge, we design a two-level strategy to align coarse-grained (between contextual cognition and contextual emotional state) and fine-grained (between each specific cognition and corresponding emotional reaction) Cognition and Affection for reSponding Empathetically (CASE). Extensive experiments demonstrate that CASE outperforms the state-of-the-art baselines on automatic and human evaluation. Our code will be released.
• Abstract（参考訳）: 共感は人間の会話に自然に現れる特性である。 理論的には、共感反応の誕生は、意識的なアライメントと認知と共感の感情の相互作用から生じる。 しかし、既存の作品は単一の情動的側面またはモデル認知と情動のみを独立に頼り、生成された反応の共感能力を制限する。 この目的のために,コモンセンス認知グラフと,コモンセンスと概念知識を含む感情概念グラフに基づいて,粗粒度(文脈認知と文脈感情状態の間)と細粒度(各特定の認知と対応する感情反応の間)を協調させる2段階の戦略を設計した。 大規模な実験では、CASEは自動評価と人的評価で最先端のベースラインを上回っている。 私たちのコードはリリースされます。

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