本研究提出了一种新的情感支持对话范式 —— 正向情感引导，通过基于专家的混合增强学习模型，精细的情感调节以及对话连贯性的奖励设计，达到实现情感支持和维护对话连贯性的双重目标。实验结果证明了该模型在提高积极情感引导能力方面的优越性，同时也保持了对话的连贯性。

Jul, 2023

研究了情感支持交流中混合主动性对话的问题，提出了一种基于知识增强的混合主动性框架，该框架从大规模的心理健康知识图谱中检索实际案例知识，优于传统方案。

May, 2023

本研究旨在探讨如何在对话系统中建立情感支持，并构建了基于 “Helping Skills Theory” 的 “Emotional Support Conversation（ESC）” 任务和 ESC 框架。同时设计了一个注释丰富的情感支持对话数据集（ESConv），并对该数据集进行了质量控制及训练，最后通过与最新的对话模型进行评估，证明了支持策略对于提供有效情感支持的重要性以及 ESConv 在训练更多情感支持系统方面的实用性。

Jun, 2021

人类情感支持对话（ESC）是一个重要应用，旨在减轻人类压力，提供情感指导，最终增强人类的心理和身体健康。本研究提出了一个 ESC 评估框架（ESC-Eval），利用角色扮演代理与 ESC 模型交互，并通过手动评估交互对话，对基于大型语言模型（LLMs）的 ESC 模型进行评估。实验结果表明，面向 ESC 的 LLMs 相较于通用 AI 助手 LLMs 表现出更具优越的 ESC 能力，但仍存在与人类表现之间的差距。

Jun, 2024

提出了一种名为 TransESC 的模型，其使用从语义、策略和情感层面的转换信息，从而在情感支持对话中实现转换级别的流畅对话。经自动化和人工评估证明了该模型相比较于之前的尝试，在生成更加流畅和有效的支持式回应方面具有优势。

May, 2023

提出一种名为 ESCoT 的情感支持响应生成方案，该方案通过模拟 “识别”、“理解” 和 “调节” 情绪的过程来赋予系统更好的可解释性，并通过构建新数据集和开展实验证实了 ESCoT 的有效性和生成的对话响应。

Jun, 2024

本文提出了一种新的任务：使用情感支持生成具有积极情感诱导的共情式对话，以促进用户情感的积极化。为了研究这一任务，我们收集了一个大规模的情感对话数据集 (PosEmoDial)，并建立了一个基准结果，同时我们将发布这个数据集和相关源代码以促进未来的研究。

Apr, 2022

通过情绪支持对话来减少寻求者的情绪困扰，本研究提出了一种新的框架 CauESC，该框架通过识别困扰的情绪原因和由原因引发的情绪效果，独立并巧妙地整合每个言语修饰的策略，从而解决了现有方法中忽略情绪原因和仅关注寻求者自身心理状态问题的限制。基准数据集上的实验结果证明了我们方法的有效性，并展示了从原因到效果的情绪理解和独立整合策略建模的优势。

Jan, 2024

情感支持对话（ESC）是通过日常对话来缓解个人情感困扰的任务。本研究分析了大型语言模型（LLMs）在 ESConv 上的结果，揭示了挑选正确策略的挑战和对特定策略的显著偏好。通过对 LLMs 内在偏好对情感支持的影响进行探索，发现对特定策略的高偏好阻碍了有效的情感支持，导致其在预测适当策略方面的鲁棒性进一步加剧。此外，我们进行了一项方法论研究，为 LLMs 成为优秀情感支持者提供了见解。研究结果强调了（1）对特定策略的低偏好阻碍了情感支持的进展，（2）外部辅助有助于减少偏好偏差，以及（3）单靠 LLMs 无法成为优秀情感支持者。这些发现为增强 LLMs 的情感智能提供了有前景的研究方向。

Feb, 2024

本文提出了一种利用大规模预训练语言模型进行数据增强的方法，构建了一个比原始数据集更大且主题更广泛的机器增强数据集，有助于提高情感支持对话模型应对各种话题和提供更为有效的情感支持。

Feb, 2022