PECER：動的パーソナリティ抽出と文脈的感情推論による共感応答生成

共感は人間の感情的コミュニケーションと社会的相互作用における重要な要素です。パーソナリティは共感と密接に関連しており、認知と感情の相互作用によって形成され、感情の表現において重要な役割を果たします。しかし、これまでの研究では、パーソナリティは重要な共感的要因として無視されてきました。本研究では、共感対話生成のための動的パーソナリティ抽出と文脈的感情推論（PECER）モデルを提案します。対話の履歴に基づいて感情反応を予測する文脈的感情推論器を構築しました。次に、話者のパーソナリティを動的に抽出するパーソナリティ抽出器を使用します。さらに、文脈履歴、パーソナリティ、感情反応を共感応答生成プロセスに注入するための融合メカニズムを設計しました。実験結果は、PECERが自動評価および人間評価の両方で最先端のベースラインを上回ることを示しています。