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

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

通过知识增强的记忆模型来解决情感支持对话中的情感变化、响应可行性和策略建模等挑战，并在广泛使用的大规模数据集上进行了实验证明模型的优越性。

Oct, 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

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

我们提出了一个动态的情感 - 语义相关模型（ESCM）来帮助生成共情性对话，它通过上下文和情感的交互构建了动态的情感 - 语义向量并引入了依赖树来反映情感和语义之间的相关性，通过动态的相关图卷积网络引导模型学习对话中的上下文含义并生成具有流畅且丰富信息的共情性回应。实验结果表明，ESCM 能更准确地理解语义和情感，并表达出具有流畅且信息丰富的共情性回应，分析结果也显示出对话中情感和语义之间的相关性的频繁使用对共情感知和表达具有重要意义。

Feb, 2024

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

本文提出了一个使用多轮模式的情感支持会话系统 MultiESC，通过使用前瞻性启发式策略规划和用户状态建模来解决长期对话目标和用户情感的动态模态问题，实证结果表明 MultiESC 在对话生成和策略规划方面均明显优于竞争基线。

Oct, 2022

实现共情是朝向人性化对话系统的关键步骤。本文提出了一种新的情感相关增强的共情对话生成框架，完整地实现了情感相关的学习、利用和监督。实验结果表明我们的模型在共情感知和表达方面具有优势。

Nov, 2023