Don’t Lose Yourself! Empathetic Response Generation via Explicit Self-Other Awareness

要約

タイトル： Don’t Lose Yourself! Empathetic Response Generation via Explicit Self-Other Awareness

要約：

– 人間らしいチャットボットを実現するために、共感的な応答生成はますます関心を集めている。
– これまでの試みは不完全であり、他者認識を通じてユーザーの感情や考えを自動的に模倣する共感の初期段階にのみ焦点を当てているため、共感を引き出すには十分ではなく、著者らは、システムの自己観察の視点を維持し、考慮することが必要な自己他覚の達成に向けて、明示的な自己他覚を持つ共感的な応答を生成することを提案している。
– 具体的には、自己他の区別、自己他調整、自己他生成の3つの段階を設計し、自己他覚情報を共感的な応答生成のプロセスに明確に維持、調整、注入するための仕組みを提供している。
– ベンチマークデータセット上の自動評価と人間の評価の両方において、EmpSOAがより共感的な応答を生成することが優れていることが示されている。

要約(オリジナル)

As a critical step to achieve human-like chatbots, empathetic response generation has attained increasing interests. Previous attempts are incomplete and not sufficient enough to elicit empathy because they only focus on the initial aspect of empathy to automatically mimic the feelings and thoughts of the user via other-awareness. However, they ignore to maintain and take the own views of the system into account, which is a crucial process to achieve the empathy called self-other awareness. To this end, we propose to generate Empathetic response with explicit Self-Other Awareness (EmpSOA). Specifically, three stages, self-other differentiation, self-other modulation and self-other generation, are devised to clearly maintain, regulate and inject the self-other aware information into the process of empathetic response generation. Both automatic and human evaluations on the benchmark dataset demonstrate the superiority of EmpSOA to generate more empathetic responses.

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