論文の概要: Rational Sensibility: LLM Enhanced Empathetic Response Generation Guided by Self-presentation Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08702v3
• Date: Tue, 2 Jan 2024 01:41:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 19:28:26.847557
• Title: Rational Sensibility: LLM Enhanced Empathetic Response Generation Guided by Self-presentation Theory
• Title（参考訳）: 合理的感性:自己呈示理論によるllm強化共感応答生成
• Authors: Linzhuang Sun, Nan Xu, Jingxuan Wei, Bihui Yu, Liping Bu, Yin Luo
• Abstract要約: 我々は、歴史的対話を意味のある合理的な文に分離する革新的な分類的アプローチを考案した。 我々はLLaMA2-70bを有理脳として使用し、会話に保持される深い論理的情報を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.594894523359887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Having the ability to empathize is crucial for accurately representing human behavior during conversations. Despite numerous research aim to improve the cognitive capability of models by incorporating external knowledge, there has been limited attention on the sensible and rational expression of the conversation itself, which are crucial components of the cognitive empathy. Guided by self-presentation theory in sociology, we have designed an innovative categorical approach that segregates historical dialogues into sensible and rational sentences and subsequently elucidate the context through the designed attention mechanism. However, the rational information within the conversation is restricted and the external knowledge used in previous methods have limitations of semantic contradiction and narrow vision field. Considering the impressive performance of LLM in the domain of intelligent agent. We employ LLaMA2-70b as a rational brain to analyze the profound logical information maintained in conversations, which assists the model assessing the balance of sensibility and rationality to produce quality empathetic responses. Experimental evaluations demonstrate that our method outperforms other comparable methods on both automatic and human evaluations.
• Abstract（参考訳）: 共感する能力を持つことは、会話中の人間の行動を正確に表現するために重要である。 外部知識を取り入れたモデル認知能力の向上を目的とした研究が数多く行われているが、認知共感の重要な要素である会話自体の合理的かつ合理的な表現に注意が向けられている。 社会学における自己表現理論に導かれ, 歴史的対話を合理的かつ合理的な文に分離し, その後, 注意機構によって文脈を解明する, 革新的なカテゴリー的アプローチを考案した。 しかし,会話内の有理的な情報は制限されており,従来手法で用いられてきた外部知識は,意味的矛盾や視野の狭さに限界がある。 インテリジェントエージェントの領域におけるllmの印象的なパフォーマンスを考える。 llama2-70bを有理脳として,会話に保持される深い論理情報を分析し,感性と合理性のバランスを評価するモデルを用いて,質的共感応答を生成する。 実験により,本手法は自動評価と人的評価の両方において,他の同等の手法よりも優れていることが示された。

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