ChatGPT 对话生成中的情感与认知建模

本研究探讨了在 ChatGPT 对话生成过程中，如何有效地建模情感表达和认知能力。

情感表达建模:

* 分析情感词典，识别和量化文本中的情感倾向。

* 构建情感状态转移模型，根据对话上下文动态调整情感表达。

* 设计情感响应机制，使 ChatGPT 能生成符合情境的回复，例如喜悦、悲伤、愤怒等。

认知能力建模:

* 利用知识图谱和语义网络，增强 ChatGPT 对世界知识的理解。

* 引入推理机制，使 ChatGPT 能根据已有信息进行逻辑推理和判断。

* 结合记忆网络，使 ChatGPT 能记忆和利用过往对话信息，构建连贯的对话流程。

通过结合情感表达和认知能力建模，可以提升 ChatGPT 对话生成的自然度和智能程度，使其更接近人类的交流方式。