Knowledge-enhanced Mixed-initiative Dialogue System for Emotional Support Conversations

要約

共感的な対話とは異なり、感情サポート会話 (ESC) のシステムは、助けを求める人を慰めるために共感を伝えるだけでなく、会話中に彼らの問題を探り、対処することを積極的に支援することも期待されています。
この研究では、ユーザーとシステムの両方が会話を主導する際に主導権を握ることができる混合主導型 ESC の問題を研究します。
具体的には、発話を話者の役割とイニシアチブのタイプに応じてさまざまなタイプに分割する、特別に設計されたスキーマを使用して、混合イニシアチブ ESC システムに関する新しい分析を実行します。
混合イニシアチブの相互作用を評価するために、4 つの感情的サポート指標が提案されています。
この分析により、混合主導型 ESC システムを構築する必要性と課題が明らかになりました。
これを考慮して、我々は、混合主導型応答を生成するために大規模なメンタルヘルス知識グラフから実際の事例知識を取得する、ESC のための知識強化型混合主導型フレームワーク (KEMI) を提案します。
2 つの ESC データセットに関する実験結果は、コンテンツ保存評価と混合イニシアチブ関連分析の両方において KEMI の優位性を示しています。

要約(オリジナル)

Unlike empathetic dialogues, the system in emotional support conversations (ESC) is expected to not only convey empathy for comforting the help-seeker, but also proactively assist in exploring and addressing their problems during the conversation. In this work, we study the problem of mixed-initiative ESC where the user and system can both take the initiative in leading the conversation. Specifically, we conduct a novel analysis on mixed-initiative ESC systems with a tailor-designed schema that divides utterances into different types with speaker roles and initiative types. Four emotional support metrics are proposed to evaluate the mixed-initiative interactions. The analysis reveals the necessity and challenges of building mixed-initiative ESC systems. In the light of this, we propose a knowledge-enhanced mixed-initiative framework (KEMI) for ESC, which retrieves actual case knowledge from a large-scale mental health knowledge graph for generating mixed-initiative responses. Experimental results on two ESC datasets show the superiority of KEMI in both content-preserving evaluation and mixed initiative related analyses.

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