本文提出了一种新颖的共情回应生成方法，该方法将自适应模块应用于常识知识选择，以确保生成的共情回应与说话者的情境一致，并使用所选知识来完善常识认知和共情表达以生成更一致和共情的回应。实验结果表明，与基准模型相比，我们的方法在自动和人类评估方面都显着优于基线模型，生成更一致和共情的回应。此外，案例研究强调了响应中知识选择的可解释性以及自适应模块在我们的模型中的有效性。

May, 2023

该研究提出一种新的框架，通过口头提示和策略驱动的未来鉴别器来融合常识知识并控制对话生成，从而改善预训练语言模型的共情式对话生成性能。实验证明，社会常识知识的融合和生成控制的强制执行有助于提高性能。

Feb, 2023

本文提出了一种新的基于常识的共情反应生成方法，除了识别用户情感外，还考虑了对用户情况的认知理解，实验结果表明本方法在自动和人工评估中均优于基线模型，能够生成更具信息和共情性的响应。

Sep, 2021

本研究针对 commonsense 在对话回应生成中的作用进行了实证研究，提出了一种新的对话数据集，并利用 ConceptNet 这个 commonsense 知识库，找到并整合了现有的真实对话数据集。通过使用这些数据集训练响应生成模型，该研究提出的自动评估方法显示出一定合理的评价效果。

Sep, 2021

本文研究了将常识知识有效地集成到对话模型中的影响，并在基于检索的情境下提出了 Tri-LSTM 模型，将消息和常识联合起来选择适当的响应，实验证明知识增强模型比无知识模型在自动评估中表现更好。

Sep, 2017

通过利用外部知识，包括常识和情感词汇知识，显式理解和表达情感，以生成共情响应，并通过情感交叉注意力机制从情感上理解和表达情感交互。

Sep, 2020

我们提出了一种基于常识的因果解释方法，通过整合上下文学习和常识知识来增强 ChatGPT 系统在系统角度的推理能力，并将常识因果解释与 ChatGPT 和基于 T5 模型进行整合，实验评估表明我们的方法在自动评估和人工评估上优于其他可比方法。

Jul, 2023

为解决对话中情感的动态性和共情生成中的常识知识冲突问题，我们提出了一种串行编码和情感 - 知识相互作用（SEEK）方法，使用细粒度编码策略和知情与情感的相互作用建模，从而在共情对话生成方面表现出色。

Oct, 2022

通过将常识推理分解为明确步骤，从而更好地生成、选择和整合常识来提高对话交互的自然性、参与度、特定性和整体质量，从而在常识推理增强的响应生成领域取得了最新技术进展。

Jun, 2024

通过综合运用常识信息与对话理解，我们提出了一种创新方法，能更深入地理解情感，从而通过有效地提取已知知识图表中的相关常识来与对话内容相结合，实现民族语言混合对话中情感识别的实质性性能改进。

Oct, 2023