大型语言模型作为情感支持对话系统的全面比较研究

学术背景 近年来,随着大型语言模型(LLMs, Large Language Models)的快速发展,其在自然语言处理(NLP, Natural Language Processing)领域的应用越来越广泛。LLMs 如 ChatGPT 和 LLaMA 等,展现了强大的语言生成和理解能力,甚至在情感表达和同理心方面也表现出色。情感支持对话系统(ESDS, Emotional Support Dialogue Systems)旨在通过对话传达理解、同情、关怀和支持,帮助他人应对情感困扰、压力或挑战。然而,尽管 LLMs 在情感对话中展现了潜力,但它们在提供有效情感支持方面的能力尚未得到全面评估。 本研究旨在探讨 LLMs 是否能够作为情感支持对话系统的核心框架,并评估其在情感支持策略和语言使...

基于强化学习的共情反应生成框架

人工智能对话系统中的共情反应生成研究 学术背景 随着人工智能技术的快速发展,开放域对话系统(open-domain dialogue systems)逐渐成为研究热点。这类系统旨在与用户进行自然、流畅的对话,提供合理的回应。然而,尽管现有的对话系统在语言流畅性和连贯性方面取得了显著进展,但其在共情(empathy)能力上的不足仍然显著。共情是指理解他人经历和情感的能力,包括情感共情(affective empathy)和认知共情(cognitive empathy)。情感共情涉及对用户情感的反应,而认知共情则侧重于理解用户的情境。共情是人类交流的基本特征,对于构建拟人化的对话系统至关重要。 然而,现有的共情反应生成(empathetic response generation)方法主要依赖于...