感情的なチャットマシンはあなたの感情を評価し、それをコピーします

チャットボットには、1960年代にまでさかのぼる長くて由緒ある歴史があり、有名なElizaボットは、一部の人々をだまして本物の人間とチャットしていると思い込ませました。それ以来、会話を行うことができるコンピュータプログラムは、内容を理解し、適切に応答する能力が向上するにつれて、次第に高度になりました。

それでも、人間の発話を説得力を持って再現する能力は、チャットボットをまだ回避しています。いつでも話しかけると、すぐにそれが機械であることが明らかになります。

1つの理由は、コンピューターが会話の感情的な内容を測定し、それに応じて共感することができないことです。この感情的知性の欠如は、必然的にチャットボットを遠ざけます。

今日、北京の清華大学のHao Zhouの仕事と、会話の感情的な内容を評価し、それに応じて応答できるチャットボットを開発した数人の仲間のおかげで、状況は変わりそうです。

この作業は、感情を認識する新世代のチャットボットへの扉を開きます。私たちの知る限りでは、これは大規模な会話生成における感情的要因に対処する最初の作品です、とHaoと共同は言います。

心理学者は一般に、感情を6つの基本的なカテゴリに分類します。幸福、悲しみ、嫌悪感、怒り、驚き、恐怖です。私たちは、特定の感情的な価数を持つ言葉を使用して書かれたスピーチでこれらの感情を伝えます。この価数が会話全体でどのように変化するかは、感情的な内容の尺度です。

たとえば、笑いや笑顔などの言葉は幸福に関連付けられ、憂うつや泣き声は悲しみに関連付けられます。確かに、心理学者は言葉の感情的な価数をリストした巨大なテーブルを作成しました。

特定のアプリがツイートがポジティブかネガティブかを判断するために使用するのはこの種のデータベースです。これは感情分析と呼ばれる手法です。実際、スライディングウィンドウ技術を使用して、社会科学者は小説全体を通して感情的なチャージがどのように変化するかを研究することができます。

現在、ハオと彼のチームは、会話の感情的な内容を分析および制御するために同じ種類の手法を使用しています。このタスクは2つの部分で構成されています。 1つ目は、感情分析と同様の手法を使用して、人間のユーザーの会話の感情的な内容を分析することです。

しかし、次の部分はもっと注意が必要です。これには、関連性があり、感情的に適切な応答を生成することが含まれます。

ハオと会社の方法は比較的簡単です。彼らは、中国のブログサービスWeiboから収集された23,000文のデータセットから始め、怒り、嫌悪感、幸福などの感情的なチャージ、または何かを好きになることに関連する追加のチャージで手動で注釈を付けます。 （彼らは比較的まれな驚きと恐れを無視します。）

チームはこのデータセットを使用して、感情的な価数に従って文を分類する深層学習アルゴリズムをトレーニングします。

最後に、彼らは通常のチャットボット会話ジェネレーターを使用して応答を生成し、ディープラーニングアルゴリズムを利用して、応答に正しい感情的な内容が含まれていることを確認します。彼らは自分たちのシステムを感情的なチャットマシンと呼んでいます。

たとえば、ステートメントに返信するには、これまでで最悪の日です。渋滞のために遅れて到着しました。感情的なチャットマシンは、必要な感情に応じて異なる応答を生成する可能性があります。

幸せのために、それは反応します、笑顔を保ちます！物事は良くなるでしょう。悲しみのために、それは反応します、それは気のめいるようです。嫌悪感のために、それは言います、時々人生はただひどいです。怒りのために、それは言う、それは交通があまりにも悪いです！そして、好みを表現するために、私はいつもあなたをサポートするためにここにいます。

これは、重要な用途を持つ可能性のある興味深い作品です。共感する（または共感しているように見える）能力は、人間のコミュニケーションの重要な要素です。さまざまな研究により、人間は共感的な会話に対して前向きな反応を示す可能性がはるかに高いことが示されています。そして、それは確かに多くのコールセンタータイプの状況で役立ちます。

参照： arxiv.org/abs/1704.01074 ：感情的なチャットマシン：内部および外部メモリを使用した感情的な会話の生成

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