論文の概要: CAPE: A Chinese Dataset for Appraisal-based Emotional Generation using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14145v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 03:33:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:25:46.628419
• Title: CAPE: A Chinese Dataset for Appraisal-based Emotional Generation using Large Language Models
• Title（参考訳）: CAPE:大規模言語モデルを用いた評価に基づく感情生成のための中国語データセット
• Authors: June M. Liu, He Cao, Renliang Sun, Rui Wang, Yu Li, Jiaxing Zhang,
• Abstract要約: 認知評価理論に基づく感情コーパスという中国のデータセットであるCAPEを作成するための2段階の自動データ生成フレームワークを提案する。 このコーパスは、多様な個人的・状況的要因を考慮し、文脈的に適切な感情的反応を伴う対話を生成する。 我々の研究は、会話エージェントにおける感情表現を前進させる可能性を示し、よりニュアンスで有意義な人間とコンピュータの相互作用の道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.40159858361768
• License:
• Abstract: Generating emotionally appropriate responses in conversations with large language models presents a significant challenge due to the complexities of human emotions and cognitive processes, which remain largely underexplored in their critical role in social interactions. In this study, we introduce a two-stage automatic data generation framework to create CAPE, a Chinese dataset named Cognitive Appraisal theory-based Emotional corpus. This corpus facilitates the generation of dialogues with contextually appropriate emotional responses by accounting for diverse personal and situational factors. We propose two tasks utilizing this dataset: emotion prediction and next utterance prediction. Both automated and human evaluations demonstrate that agents trained on our dataset can deliver responses that are more aligned with human emotional expressions. Our study shows the potential for advancing emotional expression in conversational agents, paving the way for more nuanced and meaningful human-computer interactions.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルとの会話において感情的に適切な反応を生成することは、人間の感情や認知過程の複雑さが社会的相互作用において重要な役割を担っているために、大きな課題となる。 本研究では,認知評価理論に基づく感情コーパスという中国のデータセットであるCAPEを作成するための2段階の自動データ生成フレームワークを提案する。 このコーパスは、多様な個人的・状況的要因を考慮し、文脈的に適切な感情的反応を伴う対話を生成する。 このデータセットを用いて,感情予測と次の発話予測という2つのタスクを提案する。 自動評価と人的評価の両方で、データセットでトレーニングされたエージェントが、人間の感情表現により整合した応答を提供できることが示されています。 我々の研究は、会話エージェントにおける感情表現を前進させる可能性を示し、よりニュアンスで有意義な人間とコンピュータの相互作用の道を開いた。

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