论文标题：（使用变分循环指针生成网络来生成信息丰富的且多样的多轮情感对话）

期刊：

作者：Weichao WANG, Shi FENG, Kaisong SONG, Daling WANG, Shifeng LI

发表时间：24 Dec 2021

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导读

情感可控的多轮对话生成任务是针对对话者双方的对话历史，通过理解其中蕴含的意图和情感，依据指定的情感类别生成情感一致且共情的回复语句。

在这个任务中，传统的方法的重心在于回复语句中的情感表达，但是却只能生成无意义的和枯燥的情感回复。启发于关于情感激发表达的心理学理论，本文认为在对话生成中融入这些表达可以提高对话生成的效果以及增强用户满意度。情感激发表达是指可以引起回复语句特定情感的实体相关的词和短语。通过选取来自reddit.com中的500个随机选取的多轮对话，在对最后一轮情感回复语句的统计后可以看到，97.8%的语句包含了情感激发表达，并且60.1%的表达包含在对话历史中。

本文的目标是为了在生成的回复语句中表达合理的和不同的情感激发实体，从而同时保持情感对话生成的信息度和多样性。因此，本文首先将情感因素融入到指针生成网络(Pointer-Generator network)来从复杂的上下文中拷贝情感激发的实体。其次，针对随意的和非目标导向的对话生成任务，本文进一步利用序列潜在变量来改善拷贝过程，从而可以预测多样的实体。此外，本文在解码过程中融入了一个情感模式来评估情感词语的生成概率，从而促使回复语句表达显示的情感。

文章精要

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