通过 PRISMA 框架综合文献综述，研究了 534 篇计算机科学和医学领域发表的关于建立与心理健康相关的对话代理的论文，发现了 136 篇重要论文，重点关注对话建模和实验设计技术的多样特征，建议以透明度、伦理和文化异质性为基础，实现心理健康对话代理的跨学科发展。

Oct, 2023

本文介绍了一种基于大型语言模型和生成式人工智能的会话式健康代理，通过分析多模态线索，它可以解释和回应用户的情绪状态，从而提供具有情境意识和共鸣力的交流回应，从而巩固交互式、富有同情心的数字健康解决方案的前沿地位。

May, 2024

该研究提出了 Hailey，一种 AI 辅助的方案，可以帮助在线人互相提供心理健康支持，结果表明，与 AI 协作可以在同辈间提高 19.60% 的情感共鸣，并使自我效能得到提升。

Mar, 2022

本研究旨在通过提出一个新的情感重写任务和使用一种深度加强学习代理来提高在线心理健康支持平台上的情感表达，该代理利用了从 GPT-2 改编的 transformer 语言模型来完成生成具有情感内容的备选句子和在适当位置添加这些句子的任务，并通过一系列自动化和人工评价证明了其成功地生成了更具有共情性、特定性和多样性的响应，从而为促进网络平台上的共情会话提供了直接的启示。

Jan, 2021

Chatbots can help diagnose depression by combining task-oriented conversations with empathy-related chit-chat, as demonstrated by an ontology-based framework applied to the D$^4$ dataset, resulting in improved task completion and emotional support generation.

Apr, 2024

本研究旨在探讨使用基于 Seq2Seq Transformer 的生成式人工智能模型，作为心理辅导方案的可行性。作者开发了一种名为 Serena 的 DL 对话系统，利用该系统可以低成本、低门槛地提供情感共情和疏通服务。虽然该系统在质量和设置方面表现出色，但偶尔会出现幻觉和长期不连贯的情况。总体而言，该研究表明，基于深度学习的心理对话系统具有成为传统人类心理辅导师有效补充的潜力。

Jan, 2023

本研究通过比较五款大型语言模型（LLMs）生成的相应和传统对话系统及人工生成的相应，发现 LLMs 在大多数情景中表现出更高的同理心，从而探索并验证 LLMs 在模拟心理咨询对话中生成同理心回应的能力。

Oct, 2023

本文提出了一个新的共情对话生成指标和一个基于具有情感情境的 25k 个会话的新数据集 EmpatheticDialogues，实验表明使用我们的数据集的对话模型被人类评估员认为比仅在大规模互联网对话数据上训练的模型更具有移情能力，同时还通过实验比较了对情感回应进行的对话模型调整，利用现有模型或数据集而无需重新训练完整模型

Nov, 2018

本文提出了以问卷为基础的聊天机器人心理健康评估方法，并针对一些开放式领域聊天机器人进行了评估，发现它们存在严重的心理健康问题，希望引起研究者的关注，从而提高聊天机器人在积极情感交互方面的能力。

Jan, 2022

本文提出了一个基于个人化的情感支持框架，结合了情感对话模型和基于策略的可控生成方法，可根据寻求者的个人信息提供个性化的情感支持，该框架实验结果表明 PAL 模型胜过其他基准模型。

Dec, 2022