Påverkan förmedlar viktig implicit information i mänsklig kommunikation. Att ha förmågan att korrekt uttrycka påverkan under samtal mellan människor och maskiner är en av de viktigaste milstolparna inom artificiell intelligens. Under de senaste åren, omfattande forskning om öppen-domän neural conversational modeller har genomförts. Inbäddningseffekter i sådana modeller är dock fortfarande under utredning. I detta dokument föreslår vi en endto-end affect-rich open-domain neural conversational modell som producerar svar inte bara lämpliga i syntax och semantik, men också med rik påverkan. Vår modell utökar Seq2Seq modellen och antar VAD (Valence, Arousal och Dominance) affektiva notationer att bädda varje ord med påverkar. Dessutom tar vår modell hänsyn till effekten av negatorer och intensifierare via en ny affektiv uppmärksamhetsmekanism, som förvanskar uppmärksamheten mot affect-rich ord i inmatningsmeningar. Slutligen utbildar vi vår modell med en effekt-inkorporerad objektiv funktion för att uppmuntra skapandet av affect-rich ord i resultaten svar. Utvärderingar baserade på både perplexitet och mänskliga utvärderingar visar att vår modell överträffar den toppmoderna baslinjemodellen av jämförbar storlek när det gäller att producera naturliga och effektrika svar.
Zhong m.fl. I REF föreslogs en fördomsfri mekanism för att uppmärksamma ord som är rika på påverkan i indatameddelandet, även genom att dra nytta av inbäddningarna i direktivet om medicintekniska produkter.
An Affect-Rich Neural Conversational Model with Biased Attention and Weighted Cross-Entropy Loss
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}