InfRa共情对话模型

困惑度降约9点

通过整合话语特征与响应评估，同时提升对话的结构理解和生成响应的情感一致性。

Li, Bobo · 费豪 · Su, Fangfang · 李斐 · 姬东鸿

Information Processing and Management 2024

参数信息

人类评估方面数

3 方面

技术优势

回应更贴切

响应评估模块在训练中动态优化，确保生成的情感与语义和上下文一致。

生成质量更高

在自动指标Perplexity上比现有基线低约9点，说明生成的文本更流畅、更接近人类表达。

人类评估全优

在人类评估的三个细粒度方面均表现优异，覆盖了共情对话质量的关键维度。

应用场景

• 情感陪护机器人：让机器人更自然地理解对话结构，生成情感贴切的回应。
• 共情聊天机器人：提升聊天机器人的共情能力，改善用户体验。
• 智能语音助手：使语音助手在多轮对话中保持情感一致性。
• AI心理支持：为心理支持场景提供情感更协调的自动回复。