論文の概要: Sibyl: Sensible Empathetic Dialogue Generation with Visionary Commonsense Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15316v2
• Date: Thu, 30 May 2024 06:18:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 23:32:48.367982
• Title: Sibyl: Sensible Empathetic Dialogue Generation with Visionary Commonsense Knowledge
• Title（参考訳）: Sibyl:視覚コモンセンス知識を用いた感性共感対話生成
• Authors: Lanrui Wang, Jiangnan Li, Chenxu Yang, Zheng Lin, Hongyin Tang, Huan Liu, Xiaolei Huang, Yanan Cao, Jingang Wang, Weiping Wang,
• Abstract要約: 視覚コモンセンス知識を用いた感性共感対話生成(Sibyl)という革新的なフレームワークを提案する。 差し迫った対話の未来に集中するために設計されたこのパラダイムは、LLMを会話の暗黙の要求に向ける。 実験結果から,LLMにコモンセンス知識を習得するためのパラダイムを取り入れることで,その応答の質を総合的に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.93002246089028
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there has been a heightened interest in building chatbots based on Large Language Models (LLMs) to emulate human-like qualities in dialogues, including expressing empathy and offering emotional support. Despite having access to commonsense knowledge to better understand the psychological aspects and causality of dialogue context, even these powerful LLMs struggle to achieve the goals of empathy and emotional support. As current approaches do not adequately anticipate dialogue future, they may mislead language models to ignore complex dialogue goals of empathy and emotional support, resulting in unsupportive responses lacking empathy. To address this issue, we present an innovative framework named Sensible Empathetic Dialogue Generation with Visionary Commonsense Knowledge (Sibyl). Designed to concentrate on the imminent dialogue future, this paradigm directs LLMs toward the implicit requirements of the conversation, aiming to provide more sensible responses. Experimental results demonstrate that incorporating our paradigm for acquiring commonsense knowledge into LLMs comprehensively enhances the quality of their responses.
• Abstract（参考訳）: 近年,多言語モデル(LLM)に基づくチャットボット構築への関心が高まっている。 会話の文脈の心理的側面や因果関係をよりよく理解するために常識的知識にアクセスできるにもかかわらず、これらの強力なLLMでさえ共感と感情的支援の目標を達成するのに苦労している。 現在のアプローチは対話の未来を十分に予測していないため、共感と感情的支援の複雑な対話目標を無視する言語モデルを誤解させ、共感の欠如を招きかねない応答をもたらす可能性がある。 この問題に対処するために,視覚コモンセンス知識を用いた感性共感対話生成(Sibyl)という革新的なフレームワークを提案する。 差し迫った対話の未来に集中するために設計されたこのパラダイムは、LLMを会話の暗黙の要求に向け、より賢明な応答を提供することを目的としている。 実験結果から,LLMにコモンセンス知識を習得するためのパラダイムを取り入れることで,その応答の質を総合的に向上することが示された。

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