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27.06.2018 | Ausgabe 2/2019

World Wide Web 2/2019

An emotion-based responding model for natural language conversation

Zeitschrift:
World Wide Web > Ausgabe 2/2019
Autoren:
Feng Liu, Qirong Mao, Liangjun Wang, Nelson Ruwa, Jianping Gou, Yongzhao Zhan
Wichtige Hinweise
This article belongs to the Topical Collection: Special Issue on Deep vs. Shallow: Learning for Emerging Web-scale Data Computing and Applications
Guest Editors: Jingkuan Song, Shuqiang Jiang, Elisa Ricci, and Zi Huang

Publisher’s Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

As an important task of artificial intelligence, natural language conversation has attracted wide attention of researchers in natural language processing. Existing works in this field mainly focus on consistency of neural response generation whilst ignoring the effect of emotion state on the response generation. In this paper, we propose an Emotion-based natural language Responding Model (ERM) to address the challenging issue in conversation. ERM encodes the emotion state of the conversation as distributed embedding into the process of response generation, redefines an objective function that jointly trains our model and introduces a novel re-rank function to select the appropriate response. Experimental results on Chinese conversation dataset show that our method yields qualitative performance improvements in the Perplexity (PPL), Word Error-rate (WER) and Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) compared with the baseline sequence-to-sequence (Seq2Seq) model, and achieves better performance than the state-of-the-art in terms of emotion and content consistency of the response.

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