요약: 이 논문은 대형 언어 모델(LLM)이 기존 감정 분석 작업에서 보여주는 성능을 평가하고, 복잡한 감정 분석에서의 한계를 지적하며, LLMs의 잠재력을 한정된 주석 자원에서의 소수 샘플 학습 환경에서 보여줍니다. 또한 감정 분석 능력을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 SENT...
요약: 이 논문에서는 감정 지원 대화에서 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 사용자의 세밀한 감정 상태를 추론하고, 다양한 전략을 혼합하여 응답하는 새로운 모델 MISC를 제안하며, 실험 결과 이 방법의 효과성을 입증하였다.
요약: 본 논문은 공감 능력을 활용한 대화 시스템을 위한 새로운 접근법인 ‘Commonsense-aware Empathetic Chatting Machine (CEM)’을 제안하며, 이는 사용자 상황에 대한 인지를 통해 보다 정보적이고 공감적인 반응을 생성하는 데 중점을 둡니다. ...
요약: 이 논문에서는 음성 및 시각 정보를 처리하여 오디오-비주얼 대화를 생성하는 새로운 Face-to-Face 대화 모델과 340시간 분량의 대화 데이터로 구성된 MultiDialog 코퍼스를 소개합니다. 이를 통해 중간 텍스트 없이 아바타 챗봇 시스템의 개발에 대한 기초 작업을...
요약: 본 연구는 다중 대화에서 긍정적인 감정 유도를 형식화하고, 대화 일관성을 유지하면서 감정 지원을 제공하는 새로운 패러다임과 이를 위한 모델 SUPPORTER를 제안한다.