Perspektivübernahme und Pragmatik zur Generierung von empathischen Antworten, die sich auf die Ursachen von Emotionen konzentrieren

Empathie ist eine komplexe kognitive Fähigkeit, die auf der Schlussfolgerung über die affektiven Zustände anderer basiert. Um andere besser zu verstehen und im Dialog stärkere Empathie auszudrücken, argumentieren wir, dass zwei Probleme gleichzeitig angegangen werden müssen: (i) die Identifizierung des Wortes, das für die Emotion des anderen verantwortlich ist, aus dessen Äußerung und (ii) die Berücksichtigung dieser spezifischen Wörter bei der Generierung der Antwort. Allerdings erfordern bisherige Ansätze zur Erkennung von Emotionsauslösern in Texten Anmerkungen auf Unter-Aussageebene, was zeitaufwendig sein kann. Inspiriert durch soziale Kognition nutzen wir einen generativen Schätzer, um Emotionsauslöserwörter aus Äußerungen ohne wortbasierte Kennzeichnung zu inferieren. Darüber hinaus führen wir eine neuartige Methode ein, die auf Pragmatik basiert und Dialogmodelle dazu bringt, sich während der Generierung auf bestimmte Wörter in der Eingabe zu konzentrieren. Unsere Methode kann ohne zusätzliches Training ad hoc auf jedes Dialogmodell angewendet werden. Wir zeigen, dass unser Ansatz mehrere bestehende Dialogagenten sowohl bei automatischen als auch bei menschlichen Bewertungen verbessert, indem er fokussiertere empathische Antworten generiert.