Resumen

Un excelente sistema de diálogo necesita no solo generar respuestas lógicas ricas y diversas, sino también satisfacer las necesidades de los usuarios para la comunicación emocional. Sin embargo, a pesar de mucho trabajo, estos dos problemas no han sido resueltos. En este artículo, proponemos un modelo basado en autoencoder variacional condicional y marco de emociones duales (CVAE-DE) para generar respuestas emocionales. En nuestro modelo, se adoptan variables latentes del autoencoder variacional condicional para promover la diversidad de la conversación. Se adopta un marco de emociones duales para controlar la emoción explícita de la respuesta y evitar que la conversación genere desviación emocional, lo que indica que la emoción de la respuesta no está relacionada con la oración de entrada. Se emplea un clasificador de emociones multiclase basado en el modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) para obtener etiquetas de emoción, lo que promueve la precisión del reconocimiento de emociones y la expresión emocional. Una gran cantidad de experimentos muestran que nuestro

• Materias:Redes de radio Sistemas de información Comunicaciones inalámbricas Cifrado de bloques
• Subjects:Radio Networks Information systems Wireless communications Block ciphers
• Palabras claves:Sistema de diálogo; Comunicación emocional; Autoencoder variacional condicional; Marco de emociones duales; Reconocimiento de emociones; Modelo BERT
• Keywords:Dialogue system; Emotional communication; Conditional variational autoencoder; Dual emotion framework; Emotion recognition; BERT model