Jun, 2024

ESC-Eval：评估大型语言模型中的情感支持对话

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 大型语言模型能成为良好的情感支持者吗？在情感支持对话中缓解偏好偏差

    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

  • FEEL: 评估大型语言模型的情感支持能力框架

    通过使用大型语言模型，我们提出了一种评估情感支持能力的框架 FEEL，它综合考虑了情感支持对话的各个方面，并采用概率分布和集成学习策略来提升评估准确性，实验证明与人类评估相比，该模型在对话评估方面取得了显著的改善。

    Mar, 2024

  • 利用积极情感引导增强学习方法促进多轮情感支持对话

    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

  • AugESC: 基于预训练语言模型的情感支持对话大规模数据增强

    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

  • 改进多轮情感支持对话生成的前瞻性策略规划

    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

  • 情感支持对话的知识增强混合式倡导系统

    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

  • 面向情感支持的对话系统

    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

  • 在 LLMs 时代构建情感支持聊天机器人

    利用大型语言模型的能力，本研究结合人工智能和人类洞察力创建了一个详尽的情感支持对话数据集，通过递归生成方法，优化了情感支持机器人，为情感支持领域的进一步研究和实施铺平了道路。

    Aug, 2023

  • TransESC：基于转换级别状态的情感支持对话平滑

    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

  • CauESC：情绪支持对话的因果感知模型

    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