Nov, 2020

面向目标的情感感知聊天机器

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TL;DR本研究针对对话系统在生成人类化交互时响应的语义级别和情感级别一致性不足的问题，提出了一种统一的端到端神经架构，它能够同时编码一个帖子的语义和情感信息，并利用目标信息生成更智能、情感表达适当的响应。实验表明，这种方法在内容连贯性和情感恰当性方面优于现有技术。
dialogue systemsemantic-levelemotional-levelneural architectureemotion appropriateness
发现论文，激发创造
  • 情感感知聊天机器：为类人情感互动生成自动情感响应

    本文通过提出统一的端到端神经架构，实现对发帖的语义和情感的编码，以生成智能回复和恰当表达情感，实验证明在内容连贯性和情感适当性方面优于现有方法。

    Jun, 2021

  • 情感识别和生成对话的统一框架

    本文提出了一种多任务框架，该框架联合识别对话的情感并根据所识别的情感生成响应，我们利用基于 BERT 的网络来创建一种共情系统，并使用混合目标函数来训练端到端网络，包括分类和生成损失函数，实验结果表明，我们的多任务框架优于现有的最先进模型。

    May, 2022

  • 情感聊天机器：利用内部和外部记忆的情感对话生成

    本文提出了 Emotion Chatting Machine（ECM），它可以生成不仅在内容（相关和语法）而且在情感（情感一致）上都恰当的响应。通过嵌入情感类别、捕捉内部情感状态的变化以及使用外部情感词汇，ECM 使用三种新机制来解决情感因素。实验表明，所提出的模型可以生成不仅在内容而且在情感上都恰当的响应。

    Apr, 2017

  • MojiTalk: 大规模生成情感回应

    借助基于表情符号的标注语料以及引入强化条件变分编码器，论文提出了一种生成具有特定情感的高质量抽象会话回复的深度生成模型。

    Nov, 2017

  • 利用异构图神经网络生成情感对话

    本文提出了基于异构图模型的情感对话生成方法，利用对话历史记录、情感流、面部表情、音频和说话人个性等多维信息来编码对话内容并生成适当情感的响应，实验结果表明，该方法可以有效地感知多源知识并生成令人满意的响应。

    Dec, 2020

  • 思前想后：一个类似人类的两阶段对话代理，用于情感响应生成

    本文提出了一种基于神经网络的两阶段对话模型，通过从语义和情感角度对话生成，不需要大量情感标注数据。实验表明，该模型在情感生成方面优于其他比较模型，并在语义性能上保持一致性。

    Jan, 2023

  • ChatGPT 是否具备情感对话能力？

    本研究基于由 OpenAI 研发的先进语言模型 ChatGPT，探讨了其情感对话能力。研究通过一系列下游任务实验，评估了 ChatGPT 在情感对话理解和生成方面的表现，并发现虽然 ChatGPT 在情感对话理解方面的性能仍然存在问题，但在生成情感回应方面表现良好。此外，本研究还提出了未来研究方向的可能性。

    Apr, 2023

  • 基于情境背景的情感神经语言生成

    本研究提出了一种基于情感上下文的语言建模方法，可以更有效地考虑语言生成过程中的情感内容。使用 Empathetic-Dialogues 语料库进行实验，相较于现有方法，本方法在困惑度指标上提高了 5 个百分点，并获得了更高的 BLEU 指标分数。

    Nov, 2019

  • 情感化应答生成与状态管理

    提出了一种情感对话生成模型，采用情感感知对话管理，包括情感状态跟踪和移情对话策略选择两个部分，动态管理不同信息可帮助模型生成更具移情效果的回复。

    May, 2022

  • 面向情感感知的对话代理

    本文提出了一种以情感为中心的端到端会话代理，基于两种模型，回复情感预测模型和文本生成模型，并且利用情感分类模型来评估代理的表达情感。通过指导预定义一组句子的文本生成模型，有效提升了生成文本的质量和表达情感的准确度，通过人工及自动化评估显示了显著的改进。

    Jul, 2022