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更新时间:2024-11-30 14:23:47 发布时间:24小时内 作者:文/会员上传 下载docx
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有情感原因的在线共情聊天机器人
目前的情绪感知会话模型的侧重点主要在于控制反应内容,生成特定情感的回复(ECM?),但是对同理心的关注不够=》了解能够唤起用户共情反应情绪的原因很重要=》利用咨询策略,开发了一个利用情感原因的共情聊天机器人,不仅要了解情绪,还要了解情绪背后的原因。
数据有两部分,一部分是EmpatheticDialogues数据集的8000条数据,另一部分是小爱的真实对话数据共8000个。
X-EMAC:数据集,首先给用户的查询标记情感,然后编写模板询问情感产生的原因,得到了用户响应之后就得到了带有标注情感原因信息的对话数据集。
Emma,检测用户情绪类别,并识别情绪的原因,如果没有就引导用户进行表达。然后,根据历史对话、检测到的情绪类别和原因给出共情响应。
具体来说,如图所示,对于输入的对话,首先对对话进行情感识别和原因识别(联合训练)(那不就是情感原因对任务吗,同时抽取对话中的情感和原因),然后用GPT做生成,说话者的信息也被放到query里了,包括上下文的信息(如果有的话),形如: [CLS][speaker1] q1 [speaker2] r1 [speaker1] q2 [sep] label [SEP] hasCause [SEP] Cause [SEP]。
总结一下就是:用了小爱的真实对话语料和别的一个数据集,一共约16000条数据,得到了一个包含情感原因标注(人工)的多轮对话数据集。设计了上图的模型,先是联合任务学习情感识别和原因识别,然后用GPT,以上文、query、情感、原因当作输入,得到共情的输出。
现有的情感支持对话的问题:
=>MISC:首先推断用户的细粒度情绪状态,然后用混合策略产生响应,基于COMET(一个适应性框架,可以用来补充知识图谱,输入是主语和关系,输出是宾语,如:(s=“打盹”, r=“导致”, o=“有精力”),COMET的任务是根据s和r的输入生成o)。这里主要是利用COMET(在ATOMIC上预训练)去对对话中的event进行推理吧
数据集:ESConv,这是个情感支持数据集,有八种策略
模型主要包含三部分:精神状态增强编码器、混合策略学习模块、多因素感知解码器
精神状态增强编码器:
然后,经过编码器之后变成了C,H’(s), H’(x),分别用H’(s), H’(x)当query,C当key和value,搞个注意力,这就增强了常识性知识。
混合策略学习模块:利用C里cls处的编码训练一个分类器当策略,然后学VQ-VAE的方法,用d维表示了8种策略(主要是对C的处理)
多因素感知解码器:decoder的输入经过self-attention和add&norm之后得到了向量O,疯狂cross-attention(O分别和H,H(s),H(x),H(g)做cross-attention),然后相加经过一个LN得到O’,然后得到响应
总结一下就是:
主要就是结合了细粒度的状态(体现在两个event经过COMIC上)和混合策略(体现在对C做策略分类上),最后生成的响应更连贯,也能根据不同的策略生成更符合用户需求的响应。
走进车厢的时候,我还有点踌躇。第一次离开家,第一次要走那么远,还是不知名的远方,就这样四处游逛、漫无目的?想到这里的时候,当初的狂热和激情便消去大半,头也清醒了好多。我望着身后蓝色的星球,白云遮盖了黄色裸露的肌肤,像初生的婴儿一样娇嫩。
耳朵塞着耳塞,班得瑞的音乐像空灵的天使在脑海里飞翔,心情好了点。我苦笑,只是出去走走嘛,散散心,为什么非要矫情?
对照着车票,我走进34号房间。靠近窗户的一侧已经有人了。我有些失望,但还是就近坐下。对面是个干瘦的老头,但是岁月的洗涤却没有消磨掉他那双精明的眼睛,像只富有活力的老鼠。他静静打量着我,我没有和他搭话,一个人看向窗外。
“小伙子你是地球人?”
“呵呵,我就知道。我最欣赏地球人,谁都知道地球是发展最快、也是最有潜力的地方。”老家伙自问自答,也不管我是否有兴趣。
“你是哪儿人?”我问,也许有个人一起聊天心情会更好吧。我想起我的一个同学,喜欢下了晚自习一个人在校园里静静地走,也不愿意跟人说话。即便下了大雨,即便有人用疑问的眼光望着他,他也不在乎。我想知道他在想什么,因为失恋吗?听起来很傻。但是谁又没做过傻事呢?在青春懵懂的年纪,一些若有若无的事,或者说根本没有事。雨夜奔跑、黑夜里看星星、躺在床上听金属摇滚,对未来有些迷茫。就像我现在,因为对高考制度的失望,因为对理想的迷惘?
似乎不错,不想让人打扰,只是让自己沉浸在某种情绪里,还能写一些伤感的没头
脑的自己都看不懂的文字,不赖嘛。可关键是,你能解决问题吗?你能拿情绪来生活吗?
“我来自M78星云。”
“喂你有没有听我讲话?”老头看起来很着急,动作和表情看起来有点像个孩子。
我还没有从沉思中醒过来,或者说有点迟钝。“你是——奥特曼?”我静静打量着他,看着他有些黑线的脸,突然明白过来,感到自己有些失态。“我根本就不叫奥特曼,我是有名字的,我叫冯林格,我真是搞不懂为什么你们地球人为什么第一次见面都叫我奥特曼,奥特曼跟我很像吗?”老头喋喋不休,言语中夹杂着压抑不住的怨怒。
“抱歉。”我笑了笑,掩饰自己的失态。但是他的名字让我有种熟悉的感觉。
“尊敬的乘客,下一站我们将驶离太阳系,前往M78星云。”一个操着标准流利的世界语的甜美女声在车厢里响起。我端正好身体,列车缓缓开动。
我和老头聊得很开心,尽管他看起来有些不靠谱,聊着聊着他甚至打开随车音响,播放withintemptation乐队的哥特式摇滚,给我解释死亡金属和毁灭金属的区别。真的是,一大把年纪还这么有激情。
“我最喜欢地球人唱的歌,你们那里每个人都是音乐天才啊。”
“那也不一定,比如…我们中国人就不太会唱歌。”星际联盟里受欢迎的来自地球的乐队的确有很多,但至今还没有位来自中国的巨星,就像中国足球,即使是仗着地球上最大的人口基数。
我说这话时他的脸朝向窗外,脸色变得凝重起来,眼睛有淡淡的金光流淌。我循着他的目光向窗外看去,外面的景象令我惊讶不已。那是世间最绝美的景象,假如20xx年的地球人看到这一幕,大概会真的觉得末日来临吧。
“超新星爆发,更不幸的是,它的附近还有颗黑洞。”我说。炽热如太阳般的火球已经膨胀大到了极点,它在坍塌的一瞬间被黑洞捕获,强大的引力把火球撕裂,火球化为千万道光束旋转着跌入黑洞,与此同时,无以计数的行星也变成了碎片,其中还裹挟着一颗为蓝色的星球。
小学生一般比较喜欢争强好胜,因此,在品德与社会课上,我们可以充分利用学生的好胜心,组织学生比赛、竞争,让学生在竞赛式交流中增进友谊、交融友情.
在教学《我们的毕业典礼》时,为了唤起相处六年的同学之间和师生之间的深厚情感,激发他们的远大理想,以及对未来的豪情壮志,我采用了竞赛式交流的教学方式,毕业典礼上让学生自由组合成几个小组,交流小学六年时光里点点滴滴难忘的画面,比一比哪一小组的发言精彩感人!课堂上,他们争相表达,尽情抒发对学校的热爱和眷恋、对老师真挚的感激、对好友的深厚情感.最后,我又组织学生开展赠言卡创作比赛,通过精美的卡片设计,以另一种方式表达对学校、老师、同学的情感.孩子们在优美舒缓的音乐声中创作,抒发情感,升华友谊.与其说这是比赛,倒不如说是集体汇演,是友谊的竞赛,是友情的交融.
情感沟通论文参考资料:
结论:优化交流方式,促进情感沟通为关于本文可作为情感沟通方面的大学硕士与本科毕业论文情感沟通论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
在品德与社会课堂教学中,研讨式交流是理想的教学方式之一,我们可以组织学生在温情研讨中交流,使之成为一次探究的过程,在探究研讨中沟通情感,升华思想.
比如,在教学《塑料与我们的生活》一课时,为了使学生了解塑料的特点,懂得“白色污染”带来的危害,自觉养成减少“白色污染”的意识,我在课前布置学生自由组合成数个小组,调查塑料制品在生活中的广泛应用,调研取证“白色污染”的来源和危害.在课堂教学中,我让一个小组的学生对课前探究的成果进行汇报.该小组学生拎着一大袋课前收集来的生活中的常见塑料制品,边展示边汇报其名称和用途,还用多媒体展示了课前拍摄到的生活中“白色污染”的场景,介绍“白色污染”的形成原因以及给我们带来的危害.其他小组学生在听了这一组学生的汇报后,也纷纷及时给予补充,比如塑料制品在其他领域中的应用,塑料制品具有的重量轻、便宜、色彩丰富、耐摔耐用等优点,以及塑料制品的缺点,如不容易降解腐烂,燃烧后的浓烟有毒,如果将废弃的塑料袋、塑料盒等塑料制品随便乱丢,就会造成“白色污染”,严重损害环境.有的小组还对减少“白色污染”提出了一些实用的建议,如买菜时使用布袋或竹篮,废弃塑料袋等塑料制品不要乱扔,可以回收利用,研究生产可快速降解的高科技塑料产品,等等.孩子们在温馨、温情的研讨中补充、想对策,对塑料的特点、用途、危害以及如何减少污染、保护环境等方面的内容在研讨中不断丰富、完善,同时在坦诚探究的气氛中交流、沟通了情感.
任务范围划分:
ESC任务定义:当用户处于糟糕的情绪状态时,会寻求帮助以改善他们的情绪状态。用户会被标记一个负面情绪标签e,并且会打上情绪强度l(1-5),并且有用户正在经历的潜在挑战,支持者需要在对话中使用技巧安慰用户,降低他们的负面情绪强度。支持者需要在对话过程中识别出用户所面临的问题,然后安慰用户并给出建议帮助用户解决问题。
ESC任务有几个子问题:
ESC框架:主要包含三个步骤:探索(识别用户问题)-安慰(同情心和理解)-动作(给出建议),虽然步骤有顺序,但是还是要灵活,所以也不用严格按照顺序。同时,还为每个阶段提供了几种推荐的对话技能(8种,问题、陈述或转述、感情的反应、自我表露、肯定和保证、提供建议、信息、其他,而且不同的策略有常用的一些词汇,也就是词汇特征)
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