基于双层解码的多轮情感对话生成模型
Multi-turn emotion dialogue generation model based on dual-decoder
1. 中移(杭州)信息技术有限公司, 杭州 310000
2. 西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室, 西安 710071
摘要
情感对话系统的成功取决于语言理解、情感感知和表达能力,同时面部表情和个性等也能提供帮助。然而,尽管这些信息对于多轮情感对话至关重要,但是现有系统既未能够充分利用多模态信息的优势,又忽略了上下文相关性的重要性。为了解决这个问题,提出了一种基于双层解码的多轮情感对话生成模型(MEDG-DD)。该模型利用异构的图神经网络编码器将历史对话、面部表情、情感流和说话者信息进行融合,以获得更加全面的对话上下文。然后,使用基于注意力机制的双层解码器,以生成与对话上下文相关的富含情感的言辞。实验结果表明,该模型能够有效地整合多模态信息,实现更为准确、自然且连贯的情感话语。与传统的ReCoSa模型相比,该模型在各项评估指标上均有显著的提升。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0519
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1778-1783
文章编号: 1001-3695(2024)06-025-1778-06
发布历史
[2024-01-15] 优先出版
[2024-06-05] 印刷出版
引用本文
罗红, 陆海俊, 陈娟娟, 等. 基于双层解码的多轮情感对话生成模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (6): 1778-1783. (Luo Hong, Lu Haijun, Chen Juanjuan, et al. Multi-turn emotion dialogue generation model based on dual-decoder [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (6): 1778-1783. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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