要約
自動対話システムは人工知能の重要なアプリケーションですが、従来のシステムではユーザーの感情を理解し、共感的なフィードバックを提供することが困難でした。
この研究では、感情インテリジェンス技術を自動対話システムに統合し、深層学習と自然言語処理技術を通じて感情インテリジェンスを備えた対話生成モデルを作成します。
このモデルは、幅広い感情や特定の痛みの信号をリアルタイムで検出して理解することができ、システムが共感的な対話を提供できるようにします。
「人工知能は痛みを検出し、痛みへの共感を表現できるか?」という研究結果を統合することで、痛みの共感の微妙な要素を理解するモデルの能力が強化され、感情知能対話システムのより高い基準が設定されました。
このプロジェクトは、高度な感情的インテリジェンス機能を対話システムに統合するための理論的理解と実践的な提案を提供し、それによってユーザー エクスペリエンスとインタラクションの品質を向上させることを目的としています。
要約(オリジナル)
Automated dialogue systems are important applications of artificial intelligence, and traditional systems struggle to understand user emotions and provide empathetic feedback. This study integrates emotional intelligence technology into automated dialogue systems and creates a dialogue generation model with emotional intelligence through deep learning and natural language processing techniques. The model can detect and understand a wide range of emotions and specific pain signals in real time, enabling the system to provide empathetic interaction. By integrating the results of the study ‘Can artificial intelligence detect pain and express pain empathy?’, the model’s ability to understand the subtle elements of pain empathy has been enhanced, setting higher standards for emotional intelligence dialogue systems. The project aims to provide theoretical understanding and practical suggestions to integrate advanced emotional intelligence capabilities into dialogue systems, thereby improving user experience and interaction quality.
arxiv情報
著者 | Jin Wang,JinFei Wang,Shuying Dai,Jiqiang Yu,Keqin Li |
発行日 | 2024-04-17 14:55:03+00:00 |
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