論文の概要: Acknowledgment of Emotional States: Generating Validating Responses for
Empathetic Dialogue
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12770v1
- Date: Tue, 20 Feb 2024 07:20:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 16:32:52.858883
- Title: Acknowledgment of Emotional States: Generating Validating Responses for
Empathetic Dialogue
- Title(参考訳): 感情状態の認識:共感対話における検証応答の生成
- Authors: Zi Haur Pang, Yahui Fu, Divesh Lala, Keiko Ochi, Koji Inoue, Tatsuya
Kawahara
- Abstract要約: 本研究は,共感的対話を有効活用するための最初の枠組みを紹介する。
本手法では,1)検証タイミング検出,2)ユーザの感情状態の同定,3)応答生成の検証を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.621844911228315
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the realm of human-AI dialogue, the facilitation of empathetic responses
is important. Validation is one of the key communication techniques in
psychology, which entails recognizing, understanding, and acknowledging others'
emotional states, thoughts, and actions. This study introduces the first
framework designed to engender empathetic dialogue with validating responses.
Our approach incorporates a tripartite module system: 1) validation timing
detection, 2) users' emotional state identification, and 3) validating response
generation. Utilizing Japanese EmpatheticDialogues dataset - a textual-based
dialogue dataset consisting of 8 emotional categories from Plutchik's wheel of
emotions - the Task Adaptive Pre-Training (TAPT) BERT-based model outperforms
both random baseline and the ChatGPT performance, in term of F1-score, in all
modules. Further validation of our model's efficacy is confirmed in its
application to the TUT Emotional Storytelling Corpus (TESC), a speech-based
dialogue dataset, by surpassing both random baseline and the ChatGPT. This
consistent performance across both textual and speech-based dialogues
underscores the effectiveness of our framework in fostering empathetic human-AI
communication.
- Abstract(参考訳): 人間-AI対話の領域では,共感反応の促進が重要である。
バリデーションは心理学における重要なコミュニケーション手法の1つであり、他人の感情状態、思考、行動を認識し、理解し、認識する。
本研究は,共感対話に応答の妥当性を付与する最初の枠組みを提案する。
我々のアプローチには三部モジュールシステムが含まれています。
1)検証タイミング検出、
2 ユーザの感情的状態の特定、及び
3)応答生成の検証。
日本語empatheticdialoguesデータセット - plutchik's wheel of emotions - the task adaptive pre-training (tapt) の8つの感情カテゴリからなるテキストベースの対話データセット。
本モデルの有効性のさらなる検証は、ランダムベースラインとチャットgptの両方を上回ることで、音声ベースの対話データセットであるtut emotional storytelling corpus (tesc) への応用において確認される。
このテキスト対話と音声対話の両方で一貫したパフォーマンスは、共感的人間-AIコミュニケーションの育成における我々の枠組みの有効性を裏付けるものである。
関連論文リスト
- Paralinguistics-Enhanced Large Language Modeling of Spoken Dialogue [71.15186328127409]
パラリンGPT(Paralin GPT)
モデルは、シリアライズされたマルチタスクフレームワーク内の入力プロンプトとして、テキスト、音声埋め込み、およびパラ言語属性の会話コンテキストを取る。
音声対話データセットとして,感情ラベルをパラ言語属性として含むSwitchboard-1コーパスを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-23T18:14:56Z) - Emotion Rendering for Conversational Speech Synthesis with Heterogeneous
Graph-Based Context Modeling [50.99252242917458]
会話音声合成(CSS)は,会話環境の中で適切な韻律と感情のインフレクションで発話を正確に表現することを目的としている。
データ不足の問題に対処するため、私たちはカテゴリと強度の点で感情的なラベルを慎重に作成します。
我々のモデルは感情の理解と表現においてベースラインモデルよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T08:47:50Z) - Context-Dependent Embedding Utterance Representations for Emotion
Recognition in Conversations [1.8126187844654875]
我々は会話の文脈を利用した会話における感情認識にアプローチする。
それぞれの発話の文脈依存的な埋め込み表現を提案する。
提案手法の有効性は,オープンドメインのDailyDialogデータセットとタスク指向のEmoWOZデータセットで検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-17T12:37:57Z) - deep learning of segment-level feature representation for speech emotion
recognition in conversations [9.432208348863336]
そこで本稿では,意図的文脈依存と話者感応的相互作用をキャプチャする対話型音声感情認識手法を提案する。
まず、事前訓練されたVGGishモデルを用いて、個々の発話におけるセグメントベース音声表現を抽出する。
第2に、注意的双方向リカレントユニット(GRU)は、文脈に敏感な情報をモデル化し、話者内および話者間依存関係を共同で探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-05T16:15:46Z) - Chat-Capsule: A Hierarchical Capsule for Dialog-level Emotion Analysis [70.98130990040228]
本稿では,発話レベルと対話レベルの両方の感情とその相互関係をモデル化したコンテキストベースの階層的注意カプセル(Chat-Capsule)モデルを提案する。
Eコマースプラットフォームの顧客サポートから収集したダイアログデータセットでは,ユーザの満足度や感情曲線のカテゴリも予測できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-23T08:04:30Z) - Simulated Annealing for Emotional Dialogue Systems [22.96717845092991]
対話生成のための特定の感情を表現するタスクについて検討する。
提案手法は,従来の最先端手法と比較して,感情の精度が12%向上したことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-22T13:17:17Z) - Perspective-taking and Pragmatics for Generating Empathetic Responses
Focused on Emotion Causes [50.569762345799354]
i) 相手の感情が発話から引き起こされる原因となる単語を特定することと, (ii) 応答生成における特定の単語を反映することである。
社会的認知からインスピレーションを得て、生成的推定を用いて、感情が単語レベルのラベルのない発話から単語を推論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-18T04:22:49Z) - Emotion Dynamics Modeling via BERT [7.3785751096660555]
対話型感情ダイナミクスのインターロケータ間およびインターロケータ間依存性をキャプチャするBERTベースの一連のモデルを開発する。
提案したモデルはそれぞれ,最先端のベースラインよりも約5%,10%改善できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-15T05:58:48Z) - Reinforcement Learning for Emotional Text-to-Speech Synthesis with
Improved Emotion Discriminability [82.39099867188547]
感情的テキスト音声合成(ETTS)は近年大きく進歩している。
i-ETTSと呼ばれるETTSの新しい対話型トレーニングパラダイムを提案する。
i-ETTSの最適化品質を確保するため、強化学習による反復トレーニング戦略を策定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-03T13:52:47Z) - Language Models as Emotional Classifiers for Textual Conversations [3.04585143845864]
本稿では,会話中の感情を分類する新しい手法を提案する。
提案手法のバックボーンには,事前学習型言語モデル (LM) がある。
提案手法をIEMOCAPとFriendsデータセットに適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-27T20:04:30Z) - TOD-BERT: Pre-trained Natural Language Understanding for Task-Oriented
Dialogue [113.45485470103762]
本研究では,言語モデリングのためのタスク指向対話データセットを,人間とマルチターンの9つに統合する。
事前学習時の対話動作をモデル化するために,ユーザトークンとシステムトークンをマスク付き言語モデルに組み込む。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-15T04:09:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。