Förutom att förstå vad som diskuteras kräver mänsklig kommunikation att man är medveten om vad någon känner. En utmaning för samtalsagenter är att kunna känna igen känslor i samtalspartnern och svara därefter, en viktig kommunikativ skicklighet som är trivial för människor. Forskningen på detta område försvåras av bristen på allmänt tillgängliga data i stor skala för både känslor och relevanta dialoger. I detta arbete föreslås en ny uppgift för den empatiska dialoggenerationen och EMPATHETICDIALOGUES, ett dataset med 25k-konversationer som bygger på känslomässiga sammanhang för att underlätta utbildning och utvärdering av dialogsystem. Våra experiment visar att modeller som uttryckligen utnyttjar känsloförutsägelser från tidigare uttalanden uppfattas som mer empatiska av mänskliga utvärderare, samtidigt som de förbättras även på andra mått (t.ex. Upplevd relevans för svaren, BLEU-poäng).
REF har släppt EmpateticDialoges, en datauppsättning på 25000 samtal baserade i känslomässiga situationer för att underlätta utbildning och utvärdering av dialogsystem.
I Know the Feeling: Learning to Converse with Empathy
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}