論文の概要: Harnessing the Power of Large Language Models for Empathetic Response Generation: Empirical Investigations and Improvements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05140v2
• Date: Tue, 21 Nov 2023 11:28:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 04:39:24.006717
• Title: Harnessing the Power of Large Language Models for Empathetic Response Generation: Empirical Investigations and Improvements
• Title（参考訳）: 共感応答生成のための大規模言語モデルのパワー活用--実証的研究と改善
• Authors: Yushan Qian, Wei-Nan Zhang, Ting Liu
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の共感応答生成における性能について実験的に検討する。 大規模な実験により, LLMは提案手法の利点を大いに生かし, 自動評価と人的評価の両方で最先端の性能を達成できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.177860810612074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Empathetic dialogue is an indispensable part of building harmonious social relationships and contributes to the development of a helpful AI. Previous approaches are mainly based on fine small-scale language models. With the advent of ChatGPT, the application effect of large language models (LLMs) in this field has attracted great attention. This work empirically investigates the performance of LLMs in generating empathetic responses and proposes three improvement methods of semantically similar in-context learning, two-stage interactive generation, and combination with the knowledge base. Extensive experiments show that LLMs can significantly benefit from our proposed methods and is able to achieve state-of-the-art performance in both automatic and human evaluations. Additionally, we explore the possibility of GPT-4 simulating human evaluators.
• Abstract（参考訳）: 共感的対話は、調和した社会的関係を構築するのに必要な部分であり、有用なAIの開発に寄与する。 従来のアプローチは主に小さな言語モデルに基づいていた。 ChatGPTの出現により、この分野における大規模言語モデル(LLM)の適用効果に大きな注目を集めている。 本研究は,共感応答生成におけるllmの性能を実証的に検討し,意味的に類似する文脈内学習,2段階対話生成,知識ベースとの組合せによる3つの改善手法を提案する。 大規模な実験により, LLM は提案手法の利点を大いに生かし, 自動評価と人的評価の両面で最先端の性能を達成することができることがわかった。 また,GPT-4によるヒト評価の可能性についても検討した。

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