論文の概要: From Chatter to Matter: Addressing Critical Steps of Emotion Recognition
Learning in Task-oriented Dialogue
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12648v1
- Date: Thu, 24 Aug 2023 08:46:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 14:35:45.914683
- Title: From Chatter to Matter: Addressing Critical Steps of Emotion Recognition
Learning in Task-oriented Dialogue
- Title（参考訳）: チャッターからマターへ:タスク指向対話における感情認識学習の重要ステップに対処する
- Authors: Shutong Feng, Nurul Lubis, Benjamin Ruppik, Christian Geishauser,
Michael Heck, Hsien-chin Lin, Carel van Niekerk, Renato Vukovic, Milica
Ga\v{s}i\'c
- Abstract要約: 本稿では,チャット型ERCモデルをタスク指向モデルに変換するフレームワークを提案する。
ユーザの目標からの重要な情報を組み込むために,対話状態が補助機能として使用される。
本フレームワークは,EmoWOZ上でのチップチャットERCモデルの大幅な改善を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.918298428336528
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Emotion recognition in conversations (ERC) is a crucial task for building
human-like conversational agents. While substantial efforts have been devoted
to ERC for chit-chat dialogues, the task-oriented counterpart is largely left
unattended. Directly applying chit-chat ERC models to task-oriented dialogues
(ToDs) results in suboptimal performance as these models overlook key features
such as the correlation between emotions and task completion in ToDs. In this
paper, we propose a framework that turns a chit-chat ERC model into a
task-oriented one, addressing three critical aspects: data, features and
objective. First, we devise two ways of augmenting rare emotions to improve ERC
performance. Second, we use dialogue states as auxiliary features to
incorporate key information from the goal of the user. Lastly, we leverage a
multi-aspect emotion definition in ToDs to devise a multi-task learning
objective and a novel emotion-distance weighted loss function. Our framework
yields significant improvements for a range of chit-chat ERC models on EmoWOZ,
a large-scale dataset for user emotion in ToDs. We further investigate the
generalisability of the best resulting model to predict user satisfaction in
different ToD datasets. A comparison with supervised baselines shows a strong
zero-shot capability, highlighting the potential usage of our framework in
wider scenarios.
- Abstract（参考訳）: 会話における感情認識(ERC)は人間のような会話エージェントを構築する上で重要な課題である。
チップチャット対話のためのERCに多大な努力が注がれているが、タスク指向の対話は、ほとんど未完成のままである。
タスク指向対話(ToDs)にChit-chat ERCモデルを直接適用すると、これらのモデルがToDにおける感情の相関やタスク完了といった重要な特徴を見越すため、サブ最適性能が得られる。
本稿では,chit-chat ercモデルをタスク指向モデルに変換し,データ,特徴,目的という3つの重要な側面を解決するフレームワークを提案する。
まず、ERCのパフォーマンスを改善するために、まれな感情を増強する2つの方法を考案する。
第2に,ユーザの目標から重要な情報を組み込むための補助機能として対話状態を用いる。
最後に,todにおけるマルチアスペクト感情定義を利用して,マルチタスク学習目標と新しい感情距離重み付き損失関数を考案する。
当社のフレームワークは,ToDにおけるユーザ感情の大規模データセットであるEmoWOZ上での,チップチャットERCモデルの大幅な改善を実現している。
さらに,ToDデータセットのユーザ満足度を予測するため,最適結果モデルの汎用性についても検討する。
監視されたベースラインと比較すると、強力なゼロショット機能を示し、より広いシナリオでの私たちのフレームワークの利用可能性を強調しています。
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