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Generating Responses Expressing Emotion in an Open-Domain Dialogue System

机译：在开放式对话系统中产生表达情感的响应

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Neural network-based Open-ended conversational agents automatically generate responses based on predictive models learned from a large number of pairs of utterances. The generated responses are typically acceptable as a sentence but are often dull, generic, and certainly devoid of any emotion. In this paper we present neural models that learn to express a given emotion in the generated response. We propose four models and evaluate them against 3 baselines. An encoder-decoder framework-based model with multiple attention layers provides the best overall performance in terms of expressing the required emotion. While it does not outperform other models on all emotions, it presents promising results in most cases.
机译：基于神经网络的开放式对话代理自动生成基于从大量话语对中学到的预测模型的响应。生成的响应通常可以作为句子可以接受，但通常是沉闷的，通用的，并且肯定没有任何情绪。在本文中，我们呈现了神经模型，用于在生成的反应中表达给定的情绪。我们提出了四种模型，并评估了3个基线。基于编码器 - 解码器基于框架的多个注意层的模型提供了表达所需情绪的最佳整体性能。虽然它在所有情绪上都不擅长其他模型，但它在大多数情况下都会提出有希望的结果。

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