前面講了DialoGPT和幾個Open-Domain對話的例子，那閒聊式對話能聊特定的異途或話題嗎?
舉個例子，最近各個社群媒體風向文越來越氾濫，那你是不是也曾懷疑過，這些風向文有可能不是出於人之手呢？

三年前(2021)，ChatGPT還躺在OpenAI Lab之時，台大李宏毅老師、史丹佛大學(Stanford University)及Intel團隊就提出了一引導對話機器人(Guiding Chatbot)，讓Chatbot能夠引導對話者的回應達到特定情緒。

比如說設定目標情緒為(Joyful)，Guiding Chatbot就會想辦法透過聊天讓話語者愉悅

Guiding Chatbot為一個DialoGPT模型，為了能讓Chatbot了解情緒並引導話題，他們還特地訓練了一個情緒分類器(BERT-Based)，藉由分類器的輸出來告訴Chatbot有沒有成功引導對話者的情緒。他們將分類器的誤差、特定字詞的出現頻率及對話者回覆長度組成一獎勵函式(Reward Function)，再以策略梯度(Policy Gradient)進行強化學習。

研究最後還請19位受試者進行人工評估，結果還真的能誘導人類表達焦慮情緒，同時也還能保持話題的連貫性。

最佳模型達到0.27，數值越低表示受試者越焦慮

看到這個研究，不禁讓我聯想到《Re:從零開始的異世界生活》的憤怒大罪司教(シリウス・ロマネコンティ)的權能-洗魂(感情共享)，能夠將目標的感情無差別擴散。

洗魂這一詞取得很好，隨著ChatGPT及其他LLM的演進，真的要好好預防被帶風向和洗腦這檔事。

明天，我們來討論什麼是自然語言理解(Natural Language Understanding，NLU)
來解釋語言模型是怎麼理解語言的。

Reference.
Put Chatbot into Its Interlocutor’s Shoes: New Framework to Learn Chatbot Responding with Intention