May, 2023

ChatGPT-EDSS: 基于 ChatGPT 的上下文词嵌入所训练的共情对话语音合成

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TL;DR我们提出了一种名为 ChatGPT-EDSS 的共情式对话语音合成（EDSS）方法，使用 ChatGPT 提取对话上下文并训练一个 EDSS 模型来合成能够共情对话者情感的语音。实验结果表明，我们的方法表现与使用情感标签或从聊天历史中学习的神经网络派生上下文嵌入的模型相媲美。
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发现论文，激发创造
  • 利用对话历史的语言和韵律语境进行端到端共情对话语音合成的声学建模

    提出了一种综合考虑语言和韵律话语历史的共情式对话语音合成模型，通过预训练的自监督学习模型、引入韵律特征模型等手段，实现对话语境的适当预测，取得了优秀的语音合成效果。

    Jun, 2022

  • 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

  • 利用大型语言模型的潜力进行共情回应的生成：实证研究和改进

    大型语言模型在培养有同理心的对话、构建和谐社会关系以及发展有帮助的人工智能方面具有至关重要的作用。本研究通过实证调查了大型语言模型在生成有同理心的回应方面的性能，并提出了三种改进方法：语义上下文学习、两阶段交互生成和与知识库的结合。广泛的实验证明，我们的方法能够显著改善大型语言模型的性能，在自动评估和人工评估方面达到最先进的水平。此外，我们还探索了 GPT-4 模型模拟人工评估者的可能性。

    Oct, 2023

  • 异构基于图的上下文建模的对话语音合成的情感表达

    我们提出了一种新颖的情感对话语音合成模型 (ECSS)，通过引入异构图的情感上下文建模机制以提高情感理解，以及使用对比学习的情感渲染器模块来推断目标话语的准确情感风格，解决了数据稀缺性问题，并注释了现有对话数据集 (DailyTalk) 上的附加情感信息。客观和主观评价表明，我们的模型在理解和表达情感方面优于基线模型，并强调了全面的情感注释的重要性。

    Dec, 2023

  • 聊天 GPT 与情感增强提示在心理健康分析中的评估

    本文详细评估了 ChatGPT 在 11 个数据集上的心理健康分析和情感推理能力，分析了不同提示策略对其分析能力和可解释性的影响，并发现情感提示可以有效提高其性能，但需要正确的情感注入方式。

    Apr, 2023

  • 利用大型语言模型的共情回应生成能力支持在线心理健康咨询

    本研究通过比较五款大型语言模型（LLMs）生成的相应和传统对话系统及人工生成的相应，发现 LLMs 在大多数情景中表现出更高的同理心，从而探索并验证 LLMs 在模拟心理咨询对话中生成同理心回应的能力。

    Oct, 2023

  • ChatGPT 是否比人类更具同理心？

    研究论文通过对 ChatGPT 及其最新版本 GPT-4 与人类生成的情感场景回应能力进行比较，探究了 ChatGPT 在回应不同情绪场景（正面和负面）时的共情水平。研究采用一项涉及 600 名参与者的组间研究来评估 ChatGPT 和人类生成的回应的共情程度。研究发现，ChatGPT 所生成的回应的平均共情评分比人类生成的回应高出约 10％。此外，明确要求 ChatGPT 在回应中融入对共情认知、情感和同情的明确理解，使其回应与具有较高共情度的个体的期望更为接近，相比之下，人类回应的一致性要小 5 倍。该研究提出的评估框架可用于评估较大的语言模型的共情能力，并且具有可扩展性和适应性，避免了未来研究中重复当前研究结果的需要。

    Feb, 2024

  • 探寻 ChatGPT 的共情能力

    我们研究了 ChatGPT 基于 GPT-3.5 如何展示共情响应和情感表达的程度，分析了理解和表达情感、平行情感回应和共情个性三个方面，结果显示在 91.7％的情况下，ChatGPT 能够正确识别情绪并产生适当的回答，并在 70.7％的对话中做出相应的情感反应，尽管 ChatGPT 的共情能力仍然低于健康人群的平均水平，但得分优于被诊断为阿斯伯格综合征 / 高功能自闭症的人群。

    Aug, 2023

  • 聊天 GPT 在对话中的话语分析潜力：实证研究

    本研究探讨了 ChatGPT 在话语语篇分析中的能力，特别是话题分割、话语关系识别和话语分析三个任务的能力。结合创新的思维链（COT）方法，发现 ChatGPT 对于话题分割有较好的表现，但在话语关系识别和话语分析等较难的任务中有待提高。

    May, 2023

  • 为培养情感 - 情感开放领域聊天机器人而设计的积极情感对话语料库

    该研究使用情感数据增强方法，基于明确建模多轮对话中积极转移的情绪数据构建了语料库，并通过微调预训练的对话模型，开发了一种情感 - 情感开放域聊天机器人。该方法被证明在各种情感 - 情感指标上接近于人类表现，并与一些最先进的开放域聊天机器人进行了比较，证明了该方法的有效性。

    Aug, 2022