TOOL-ED: Enhancing Empathetic Response Generation with the Tool Calling Capability of LLM
作者: Huiying Cao, Yiqun Zhang, Shi Feng, Xiaocui Yang, Daling Wang, Yifei Zhang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-12-04 (更新: 2024-12-08)
💡 一句话要点
提出情感知识工具调用框架，增强LLM在共情回复生成中的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 共情回复生成 大型语言模型 工具学习 知识库 情感计算 人机交互 情感知识工具调用
📋 核心要点
- 现有共情回复生成模型依赖固定知识库，易引入噪声，限制了模型效果。
- 提出情感知识工具调用（EKTC）框架，将知识库封装为工具，供LLM灵活调用。
- 构建TOOL-ED数据集，实验表明EKTC能有效提升LLM生成共情回复的能力。
📝 摘要（中文）
共情对话是人际交流中的关键特征。目前，大型语言模型（LLMs）在生成共情回复方面表现出色。像COMET这样的知识库可以帮助LLMs减轻幻觉，并增强对用户意图和情感的理解。然而，模型仍然严重依赖于固定的知识库，并且无限制地整合外部知识可能会引入噪声。工具学习是一种灵活的端到端方法，可以帮助LLMs处理复杂问题。在本文中，我们提出了情感知识工具调用（EKTC）框架，该框架将常识知识库封装为共情工具，使LLMs能够通过工具调用灵活地整合外部知识。为了使模型适应新任务，我们基于EMPATHETIC DIALOGUE（ED）数据集构建了一个新的数据集TOOL-ED。我们在ED数据集上验证了EKTC，实验结果表明，我们的框架可以有效地增强LLMs生成共情回复的能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在生成共情回复时，过度依赖固定知识库，导致无法灵活利用外部知识，以及可能引入噪声的问题。现有方法的痛点在于，要么依赖预定义的知识库，缺乏灵活性；要么无限制地引入外部知识，导致信息过载和噪声干扰。
核心思路：论文的核心思路是将常识知识库封装为可调用的“情感工具”，允许大型语言模型在生成回复时，根据需要灵活地调用这些工具来获取相关知识。这种方法旨在平衡知识的利用率和噪声的控制，使模型能够更好地理解用户的情感和意图，从而生成更具共情能力的回复。
技术框架：论文提出的情感知识工具调用（EKTC）框架包含以下主要模块：1) 情感工具库：封装了如COMET等常识知识库，提供情感相关的知识查询接口。2) 工具调用机制：允许LLM根据输入对话内容，判断是否需要调用情感工具，并选择合适的工具。3) 知识融合模块：将工具返回的知识与原始对话信息融合，用于生成最终的共情回复。整体流程是：输入对话 -> LLM判断是否需要调用工具 -> 若需要，则选择工具并调用 -> 工具返回知识 -> LLM融合知识并生成回复。
关键创新：最重要的技术创新点在于将知识库视为可调用的工具，并设计了相应的工具调用和知识融合机制。与现有方法的本质区别在于，EKTC不是简单地将知识库作为模型的输入，而是允许模型根据需要动态地获取和利用知识，从而提高了模型的灵活性和适应性。
关键设计：论文构建了TOOL-ED数据集，用于训练和评估EKTC框架。该数据集基于EMPATHETIC DIALOGUE (ED) 数据集，并添加了工具调用相关的标注信息。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，EKTC框架在EMPATHETIC DIALOGUE (ED) 数据集上能够有效提升LLM生成共情回复的能力。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。但论文强调，该框架能够灵活地整合外部知识，并生成更具共情能力的回复。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能客服、心理咨询、社交机器人等领域，提升人机交互的自然性和情感温度。通过使机器能够更好地理解和回应人类情感，可以改善用户体验，增强人机之间的信任感，并为更深入的情感计算研究奠定基础。
📄 摘要（原文）
Empathetic conversation is a crucial characteristic in daily conversations between individuals. Nowadays, Large Language models (LLMs) have shown outstanding performance in generating empathetic responses. Knowledge bases like COMET can assist LLMs in mitigating illusions and enhancing the understanding of users' intentions and emotions. However, models remain heavily reliant on fixed knowledge bases and unrestricted incorporation of external knowledge can introduce noise. Tool learning is a flexible end-to-end approach that assists LLMs in handling complex problems. In this paper, we propose Emotional Knowledge Tool Calling (EKTC) framework, which encapsulates the commonsense knowledge bases as empathetic tools, enabling LLMs to integrate external knowledge flexibly through tool calling. In order to adapt the models to the new task, we construct a novel dataset TOOL-ED based on the EMPATHETICMPATHETIC DIALOGUE (ED) dataset. We validate EKTC on the ED dataset, and the experimental results demonstrate that our framework can enhance the ability of LLMs to generate empathetic responses effectively.