国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:何俊,饶方喜,周志豪,徐秋,
单位:南昌大学信息工程学院,南昌330031;
关键词:共情对话,情感感知,对话生成,
基金:国家自然科学基金资助项目(62066025);;
人工智能驱动的对话是当前研究热点,有着广泛的应用前景。但目前这类对话系统普遍缺乏情感交互能力,限制了其在心理关爱、抑郁症等精神障碍疾病方面的应用。如何让对话系统充分理解用户情绪并生成带有共情的回复是目前对话系统面临的主要挑战之一。首先介绍了共情对话研究中情感感知和共情对话生成两大挑战,并分别调研归纳了相关研究方法。情感感知任务大致可分为基于规则、基于机器学习和基于深度学习三类方法,共情对话生成大致可分为基于检索和基于动态生成两类方法。接着介绍了共情对话的最新发展动向,并总结了共情对话数据集、通用对话数据集和多模态数据集的特点和链接,归纳了当前共情对话研究中不同的评估方法便于后续研究。最后对共情对话的研究工作进行了总结和展望。
来源:2024年第1期
《计算机应用研究》期刊编辑部