关键词empathetic dialogue generation
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- 情感关联增强的共情式对话生成
实现共情是朝向人性化对话系统的关键步骤。本文提出了一种新的情感相关增强的共情对话生成框架，完整地实现了情感相关的学习、利用和监督。实验结果表明我们的模型在共情感知和表达方面具有优势。
- AAAI基于常识的提示控制共情对话生成
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。
- EMNLP构建情感共识并利用非配对数据进行共情式对话生成
本文提出了一种双重生成模型（Dual-Emp），通过集成前向对话模型、后向对话模型和表示情感共识的离散潜变量来实现情感共识的构建，同时利用来自开放域对话的非成对情感数据，产生了比人类注释更高效且成本更低的伪成对共情样本，进而在自动和人工评估 - COLINGEmpDG：多分辨率交互式共情对话生成
提出多分辨率对抗生成模型 EmpDG，应对情感对话生成的挑战，结合对话层级与细粒度的用户情感， 通过交互式对抗学习框架获取用户反馈， 在内容质量和情感准确性上显著优于现有基准。
- ACL面向共情的开放领域对话模型：新基准和数据集
本文提出了一个新的共情对话生成指标和一个基于具有情感情境的 25k 个会话的新数据集 EmpatheticDialogues，实验表明使用我们的数据集的对话模型被人类评估员认为比仅在大规模互联网对话数据上训练的模型更具有移情能力，同时还通过