《论文阅读》Generating Responses with a Specific Emotion in Dialog
《论文阅读》Generating Responses with a Specific Emotion in Dialog
- 简介
- 论文试图解决什么问题？
- 论文中提到的解决方案之关键是什么？
- 这篇论文到底有什么贡献？
- 下一步呢？有什么工作可以继续深入？
本文带来Zhenqiao Song, Xiaoqing Zheng, Lu Liu, Mu Xu and Xuanjing Huang共同创作的文章
简介
希望对话系统能够在对话期间表达特定的情绪，这对提高其可用性和用户满意度具有直接的、可量化的影响。
在对现实生活中的对话数据进行仔细调查后，我们发现用语言表达情感至少有两种方式。一是通过明确地使用强烈的情感词来描述情绪状态；另一个是通过以不同的方式隐含地结合中性词来增加情感体验的强度。
我们提出了一种情感对话系统（EmoDS），它可以为帖子生成具有连贯结构的有意义的回复，同时在统一的框架内明确或隐含地表达所需的情感。实验结果表明，EmoDS 在 BLEU、多样性和情绪表达质量方面的表现优于基线。
论文试图解决什么问题？
在对话系统领域面临的难题:
- 虽然目前的研究集中证明了表达情感可以提高用户满意度，但似乎对于如何使对话系统更具有情感，这仍是一个巨大的挑战。
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