Self-Emotion Blended Dialogue Generation in Social Simulation Agents

📄 arXiv: 2408.01633v1 📥 PDF

作者: Qiang Zhang, Jason Naradowsky, Yusuke Miyao

分类: cs.MA, cs.AI, cs.CL, cs.CY

发布日期: 2024-08-03

备注: Accepted in SIGDIAL 2024

💡 一句话要点

在社交模拟Agent中融入自我情绪，提升对话生成的人性化程度

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对话生成 自我情绪 社交模拟 大型语言模型 对话策略 决策 虚拟Agent

📋 核心要点

  1. 现有对话Agent缺乏自我情绪表达，导致对话策略不够自然，与人类存在差距。
  2. 本研究将自我情绪融入对话Agent，使其在对话中表现出与上下文无关的情绪状态。
  3. 实验表明，融入自我情绪的Agent在对话策略和决策方面更接近人类，自然性和人性化程度更高。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了在虚拟模拟环境中，对话Agent的自我情绪（与当前对话内容无关的情绪状态）如何影响其对话策略和决策。研究在一个大型语言模型（LLM）驱动的模拟框架中进行。通过对话策略预测实验，分析了具有和不具有自我情绪的Agent所采用的对话策略，并与人类的策略进行比较。结果表明，融入自我情绪有助于Agent展现更像人类的对话策略。在另一个独立的实验中，比较了在GPT-4生成对话数据集上微调的模型性能，结果表明自我情绪可以带来更好的自然性和人性化。最后，在一个Agent讨论多个话题的虚拟模拟环境中，研究表明Agent的自我情绪可以显著影响其决策过程，导致大约50%的决策变化。

🔬 方法详解

问题定义：现有对话Agent通常只关注对话内容本身，缺乏对Agent自身内在情绪的建模，这导致Agent在对话策略的选择上显得机械和不自然，难以模拟真实人类的对话行为。因此，如何让Agent在对话中表现出更丰富的情感，使其对话更具人性化，是一个重要的研究问题。

核心思路：本研究的核心思路是将“自我情绪”的概念引入对话Agent。自我情绪是指Agent自身所具有的、与当前对话内容无关的情绪状态。通过在对话生成过程中考虑这种自我情绪的影响，可以使Agent的对话策略更加多样化和自然，从而更接近人类的对话行为。

技术框架：该研究的技术框架主要包含以下几个部分：1) 基于大型语言模型（LLM）的对话生成模块，负责生成Agent的对话内容；2) 自我情绪建模模块，负责定义和表示Agent的自我情绪状态；3) 对话策略预测模块，用于评估Agent在不同自我情绪状态下的对话策略选择；4) 虚拟模拟环境，用于模拟Agent之间的对话交互和决策过程。

关键创新：该研究的关键创新在于将自我情绪的概念引入对话Agent，并探索了自我情绪对Agent对话策略和决策的影响。与以往的研究只关注对话内容本身不同，本研究考虑了Agent自身的情绪状态，从而使Agent的对话行为更加自然和人性化。

关键设计：研究中，自我情绪可以通过预先设定的情绪标签（如“高兴”、“悲伤”、“愤怒”等）来表示。在对话生成过程中，可以将这些情绪标签作为输入，影响LLM的生成结果。此外，研究还设计了专门的损失函数，用于训练Agent在不同自我情绪状态下选择合适的对话策略。具体的参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，融入自我情绪的Agent在对话策略选择上更接近人类，并且在GPT-4生成数据集上微调后，自然性和人性化程度更高。在虚拟模拟环境中，Agent的自我情绪可以显著影响其决策过程，导致大约50%的决策变化。这些结果表明，自我情绪对Agent的对话行为和决策具有重要影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种虚拟社交环境，例如游戏、在线教育、虚拟助手等。通过赋予Agent自我情绪，可以使其在与用户的交互中表现得更加自然和人性化，从而提升用户体验。此外，该研究还可以为心理学研究提供新的工具，用于模拟和分析人类的情绪行为。

📄 摘要（原文）

When engaging in conversations, dialogue agents in a virtual simulation environment may exhibit their own emotional states that are unrelated to the immediate conversational context, a phenomenon known as self-emotion. This study explores how such self-emotion affects the agents' behaviors in dialogue strategies and decision-making within a large language model (LLM)-driven simulation framework. In a dialogue strategy prediction experiment, we analyze the dialogue strategy choices employed by agents both with and without self-emotion, comparing them to those of humans. The results show that incorporating self-emotion helps agents exhibit more human-like dialogue strategies. In an independent experiment comparing the performance of models fine-tuned on GPT-4 generated dialogue datasets, we demonstrate that self-emotion can lead to better overall naturalness and humanness. Finally, in a virtual simulation environment where agents have discussions on multiple topics, we show that self-emotion of agents can significantly influence the decision-making process of the agents, leading to approximately a 50% change in decisions.