論文の概要: Knowledge-enhanced Mixed-initiative Dialogue System for Emotional Support Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10172v1
• Date: Wed, 17 May 2023 12:55:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 16:09:15.483150
• Title: Knowledge-enhanced Mixed-initiative Dialogue System for Emotional Support Conversations
• Title（参考訳）: 感情支援対話のための知識強調混合開始対話システム
• Authors: Yang Deng, Wenxuan Zhang, Yifei Yuan, Wai Lam
• Abstract要約: 本研究では,対話を主導する上でユーザとシステムが両立できる混合開始型ESCの問題点について検討する。 本研究では, 大規模精神保健知識グラフから実ケース知識を抽出し, 混合開始応答を生成するための知識強化型混合開始型フレームワーク(KEMI)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.99765694428962
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unlike empathetic dialogues, the system in emotional support conversations (ESC) is expected to not only convey empathy for comforting the help-seeker, but also proactively assist in exploring and addressing their problems during the conversation. In this work, we study the problem of mixed-initiative ESC where the user and system can both take the initiative in leading the conversation. Specifically, we conduct a novel analysis on mixed-initiative ESC systems with a tailor-designed schema that divides utterances into different types with speaker roles and initiative types. Four emotional support metrics are proposed to evaluate the mixed-initiative interactions. The analysis reveals the necessity and challenges of building mixed-initiative ESC systems. In the light of this, we propose a knowledge-enhanced mixed-initiative framework (KEMI) for ESC, which retrieves actual case knowledge from a large-scale mental health knowledge graph for generating mixed-initiative responses. Experimental results on two ESC datasets show the superiority of KEMI in both content-preserving evaluation and mixed initiative related analyses.
• Abstract（参考訳）: 共感的対話とは異なり、情緒的支援会話(ESC)のシステムは、ヘルプシーカーを慰めることに対する共感を伝えるだけでなく、会話中の問題の探索と解決を積極的に支援することが期待されている。 本研究では,ユーザとシステムが対話の主導権を握ることができる混合開始型ESCの問題について検討する。 具体的には、発話を話者の役割とイニシアチブの異なるタイプに分割するテーラー設計スキーマを用いて、混合開始型ESCシステムに関する新しい分析を行う。 混合開始性相互作用を評価するために,4つの感情的支援指標を提案する。 この分析は混合開始型ESCシステムの構築の必要性と課題を明らかにする。 そこで本研究では,大規模メンタルヘルス知識グラフから実例知識を抽出し,混合開始応答を生成する,知識強化型ESC用混合開始型フレームワーク(KEMI)を提案する。 2つのESCデータセットの実験結果は、コンテンツ保存評価と混合イニシアチブ関連分析の両方において、KEMIの優位性を示している。

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