Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Cognitive Stimulation Dialogue System with Multi-source Knowledge Fusion for Elders with Cognitive Impairment

論文の概要: A Cognitive Stimulation Dialogue System with Multi-source Knowledge Fusion for Elders with Cognitive Impairment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08200v1
Date: Sun, 14 May 2023 16:52:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-16 16:57:35.826557
Title: A Cognitive Stimulation Dialogue System with Multi-source Knowledge Fusion for Elders with Cognitive Impairment
Title（参考訳）: 認知障害高齢者のための多元的知識融合を用いた認知刺激対話システム
Authors: Jiyue Jiang, Sheng Wang, Qintong Li, Lingpeng Kong, Chuan Wu
Abstract要約: データスパシティは、特に中国語でCSベースの対話システムを構築する上で大きな課題である。感情的なサポートを提供しながらチャットをするというのは、既存の認知対話システムの大半で見過ごされている。本稿では,CS の原理と感情支援戦略に導かれるオープンな応答を生成するために,CS 対話 (CSD) のためのマルチソース知識融合手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.921295369286161
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: When communicating with elders with cognitive impairment, cognitive stimulation (CS) help to maintain the cognitive health of elders. Data sparsity is the main challenge in building CS-based dialogue systems, particularly in the Chinese language. To fill this gap, we construct a Chinese CS conversation (CSConv) dataset, which contains about 2.6K groups of dialogues with CS principles and emotional support strategy labels. Making chit chat while providing emotional support is overlooked by the majority of existing cognitive dialogue systems. In this paper, we propose a multi-source knowledge fusion method for CS dialogue (CSD), to generate open-ended responses guided by the CS principle and emotional support strategy. We first use a progressive mask method based on external knowledge to learn encoders as effective classifiers, which is the prerequisite to predict the CS principle and emotional support strategy of the target response. Then a decoder interacts with the perceived CS principle and emotional support strategy to generate responses. Extensive experiments conducted on the CSConv dataset demonstrate the effectiveness of the proposed method, while there is still a large space for improvement compared to human performance.
Abstract（参考訳）: 認知障害のある高齢者とコミュニケーションする際、認知刺激(CS)は高齢者の認知健康を維持するのに役立つ。データ空間は、特に中国語でCSベースの対話システムを構築する上で大きな課題である。このギャップを埋めるために、CS原則と感情支援戦略ラベルとの対話の約2.6Kグループを含む中国のCS会話(CSConv)データセットを構築した。感情的なサポートを提供しながらチャットをするというのは、既存の認知対話システムの大半で見過ごされている。本稿では,CS の原理と感情支援戦略に導かれるオープンな応答を生成するための,CS 対話のためのマルチソース知識融合手法を提案する。まず,外部知識に基づくプログレッシブマスク法を用いて,エンコーダを効果的な分類法として学習する。そして、デコーダが認識されたCS原理と感情的支援戦略と相互作用して応答を生成する。 csconvデータセットで行った広範囲な実験により,提案手法の有効性が実証された。

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