融合情感意图和情感原因的共情回复生成方法

共情对话是对话系统研究中的一个重要领域,然而,现有的共情对话研究往往更关注情绪依赖的响应生成,却忽略对话过程中的情感意图信息和情感原因信息,这可能导致生成的共情回复过于通用化或共情性较低,从而降低用户的体验,为了提高共情回复生成的质量,提出了一种融合情感意图和情感原因的共情回复生成方法。通过意图预测模块提取情感意图信息。通过情感原因检测模块提取情感原因信息。在回复生成模块进行意图嵌入和情绪嵌入,并引入情感原因门控机制和复制机制,动态地选择情感原因信息和情感意图信息,促使模型生成与意图相关并且情感合适的共情回复。在EmpatheticDialogues数据集上的实验表明,该方法生成的回复在多样性和共情性方面得到了一定的提升。

基于多头注意力机制融合常识知识的共情对话生成

当前对话生成技术已取得显著进展,然而为了更好地满足人类交流的需求,研究人员开始将共情引入对话生成领域。共情作为人际交流的重要组成部分,有助于更好地理解他人的情感和感受。通过引入常识知识来加强对用户情感和处境的理解,然而目前方法对非情感知识采用统一编码以及对常识知识融合采用简单的向量拼接,导致某些常识知识特征的影响可能降低,并且各个知识之间的关联刻画模糊。为此,提出一种基于多头注意力机制融合常识知识的共情对话模型ATT-EDM。该模型对引入的5种关系(xReact、xWant、xNeed、xIntent、xEffect)进行单独编码,保留了每种常识各自的特征,并利用多头注意力机制融合常识知识,对每种知识在注意力层进行运算,以更准确地反映它们各自的影响,同时更有效地刻画各个常识知识之间的联系。在数据集EmpatheticDialogues上的实验结果表明,该模型在困惑度(PPL)、准确率和Distinct-2指标上优于基线模型,PPL降低到36.4350,准确率和Distinct-2分别达到37.96%、3.3455,能够生成质量更高、内容更丰富、共情能力更强的同理心响应。

思辨体验对身心记忆影响的研究型教学共情机制

随着研究型教学的高质量发展,教学方法和教学机制变得愈发重要,其中构建研究型教学的共情机制成了至关重要的一环。研究旨在提出研究型教学的思辨体验,既验证思辨体验对大学生“入脑”“入心”“入行”的作用,又通过对应“身心记忆”引入“共情发生”“共情过程”“共情效果”变量,提出研究型教学的共情机制逻辑,从而厘清研究型教学中的共情作用机制。对302名高校大学生开展问卷调查,运用结构方程模型进行分析检验,发现研究型教学中的思辨体验对共情的“身心记忆”各环节以及共情的三个阶段互相产生了正向影响。这表明在研究型教学模式中构建共情机制,通过营造教学的思辨体验环境以及理解共情各环节之间既相互对立又相互统一的事实,可以加快构建研究型教学的发展。

融合主题预测和情感推理的共情回复生成方法

越来越多的研究开始聚焦于共情回复生成,然而现有的研究往往只关注于影响共情的表面情感因素,却忽略了对话中主题的变化和情感背后的原因,这将会导致生成的共情回复与主题不相关或共情性不足,从而降低用户的交互体验。因此提出一种融合主题信息和深层次情感信息的共情回复生成方法。通过主题预测模块进行受上下文控制的主题预测,得到一个候选主题词序列;通过情感推理模块预测出对话上下文的情感标签和检测出对话上下文中与情感原因相关的词,得到一个情感原因词标签序列;在回复生成模块中引入主题词门控注意力机制和情感原因词标签门控注意力机制,动态地选择出用于生成共情回复的主题词和情感原因词,促使对话模型生成主题相关且情感共鸣的共情回复。在数据集EmpatheticDialogues上的实验表明,该方法生成的回复的内容更加丰富、主题更加相关、情感更加共鸣。

共情译传机制:从理论建构到实践路径

共情本是一个心理学术语,后被应用到传播、修辞、叙事等研究领域。翻译界只有少数人谈及共情翻译,但鲜有人将共情、翻译和传播结合起来进行跨学科研究。鉴于此,本文打破心理学、翻译学和传播学之间的学科壁垒,提出“共情译传”新概念,构建了“引导—感染—认知—行为”共情译传机制,并以蔡志忠典籍漫画为个案,探索其在中国文化典籍翻译中的实践路径。共情译传机制是译者依据传播效果,采用特定翻译策略去引导、感染目标受众,使其对中国文化产生共情认知并付诸二次传播行动的双向文化交际过程。该机制对翻译理论体系完善和中华文化外译实践具有重要的理论价值和现实意义。