Empathetic Response Generation via Emotion Cause Transition Graph

要約

共感的対話は、感情的要因 (例えば、感情状態) と認知的要因 (例えば、感情の原因) の両方の認識を必要とする人間のような行動です。
初期の研究における感情の状態に関することに加えて、最新のアプローチは、共感的な対話における感情の原因を研究しています。
これらのアプローチは、話者への共感を示すために、文脈の中で感情の原因を理解し、複製することに焦点を当てています。
ただし、文脈上の原因を繰り返すだけでなく、真の共感反応は、文脈上の原因から反応上の原因への論理的かつ感情中心の移行を示すことがよくあります。
この作業では、共感的な対話における2つの隣接するターン間の感情原因の自然な遷移を明示的にモデル化する感情原因遷移グラフを提案します。
このグラフを使用すると、次のターンの感情原因の概念語を予測し、特別に設計された概念認識デコーダーで使用して、共感反応を生成できます。
ベンチマーク データセットに対する自動および人間による実験結果は、私たちの方法が既存のモデルよりも共感的で、首尾一貫した、有益で具体的な応答を生成することを示しています。

要約(オリジナル)

Empathetic dialogue is a human-like behavior that requires the perception of both affective factors (e.g., emotion status) and cognitive factors (e.g., cause of the emotion). Besides concerning emotion status in early work, the latest approaches study emotion causes in empathetic dialogue. These approaches focus on understanding and duplicating emotion causes in the context to show empathy for the speaker. However, instead of only repeating the contextual causes, the real empathic response often demonstrate a logical and emotion-centered transition from the causes in the context to those in the responses. In this work, we propose an emotion cause transition graph to explicitly model the natural transition of emotion causes between two adjacent turns in empathetic dialogue. With this graph, the concept words of the emotion causes in the next turn can be predicted and used by a specifically designed concept-aware decoder to generate the empathic response. Automatic and human experimental results on the benchmark dataset demonstrate that our method produces more empathetic, coherent, informative, and specific responses than existing models.

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