論文の概要: Knowledge-enhanced Memory Model for Emotional Support Conversation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07700v1
- Date: Wed, 11 Oct 2023 17:51:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 21:30:50.415822
- Title: Knowledge-enhanced Memory Model for Emotional Support Conversation
- Title（参考訳）: 感情支援会話のための知識強化記憶モデル
- Authors: Mengzhao Jia, Qianglong Chen, Liqiang Jing, Dawei Fu, Renyu Li
- Abstract要約: 感情的助詞共会話(MODERN)のための知識強化メモリモデルを提案する。
具体的には、まず、会話の異なる期間の動的感情変化を知覚するために、知識に富んだ対話コンテキストを符号化する。
次に、新しいメモリ強化戦略モデリングモジュールを実装し、戦略カテゴリの背後にあるセマンティックパターンをモデル化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.856733707377922
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The prevalence of mental disorders has become a significant issue, leading to
the increased focus on Emotional Support Conversation as an effective
supplement for mental health support. Existing methods have achieved compelling
results, however, they still face three challenges: 1) variability of emotions,
2) practicality of the response, and 3) intricate strategy modeling. To address
these challenges, we propose a novel knowledge-enhanced Memory mODEl for
emotional suppoRt coNversation (MODERN). Specifically, we first devise a
knowledge-enriched dialogue context encoding to perceive the dynamic emotion
change of different periods of the conversation for coherent user state
modeling and select context-related concepts from ConceptNet for practical
response generation. Thereafter, we implement a novel memory-enhanced strategy
modeling module to model the semantic patterns behind the strategy categories.
Extensive experiments on a widely used large-scale dataset verify the
superiority of our model over cutting-edge baselines.
- Abstract（参考訳）: 精神疾患の流行は重要な問題となり、メンタルヘルスサポートの効果的な補完としての感情的サポート会話への注目が高まっている。
既存の手法は説得力のある結果を得たが、それでも3つの課題に直面している。
1)感情の変動性。
2)応答の実用性,及び
3)複雑な戦略モデリング。
これらの課題に対処するために,感情的助詞共会話(MODERN)のための知識強化メモリモデルを提案する。
具体的には,まず,会話の異なる期間の動的感情変化を知覚し,ユーザ状態モデリングを行い,実用的な応答生成のためにconceptnetからコンテキスト関連概念を選択する,知識豊かな対話コンテキストを符号化する。
その後,新たなメモリエンハンス戦略モデリングモジュールを実装し,戦略カテゴリの背後にある意味的パターンをモデル化する。
大規模データセットの大規模な実験は、最先端のベースラインよりもモデルの優位性を検証する。
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