联合COMET与条件变分自编码的共情对话

来源：计算机应用与软件杂志2025年第8期北京时间：

作者：李土超

摘要：在常见共情对话Empathetic Dialogue生成中，普遍存在的一个问题是，对话模型偏向于生成通用的回答，如“我不知道 ”等在语料中常见但是没有意义的回复，这种通用性的响应能回复任何的对话上文。为了缓解这个问题，在解码器中使用了条件变分自编码框架，以期望生成的语句带有文本多样性；为了更好地理解说话者的情感和语义，在编码器的模块中，使用常识推理生成模块COMET与情感字典来增强对话中的语义信息和情感信息。于是，联合使用COMET的编码器与变分的解码器提出VT-CEM模型。在EmpatheticDialogues数据集上经过实验验证，相对于多个基线，VT-CEM模型可以产生更高的流畅度和更丰富的文本多样性。

关键词：共情对话, 常识推理, 条件变分自编码