情感支持对话中的动态演示检索与认知理解

情感支持对话 (ESC) 系统在为处于消极情绪状态的用户提供共情互动、理解并消除其独特经历方面发挥着关键作用。本文针对ESC中的两个关键挑战：通过动态演示检索提升情境相关且富有共情的响应生成，以及发展认知理解以全面把握潜在心理状态。我们提出动态演示检索与认知-情境理解方法 (our work)，将这两要素融合以提升ESC中支持质量。通过利用情境学习和人物信息，我们引入创新的检索机制，筛选出信息丰富且个性化的演示配对。我们还提出了认知理解模块，利用ATOMIC知识源中的四种认知关系以深化对帮助求助者心理状态的认识。我们的支持解码器整合了多源信息，支撑既富有共情又具认知意识的响应生成。通过大量自动与人类评估，我们展示了 our work 的有效性，相较于众多最先进模型，整体性能提升最高可达13.79%。我们的代码已公开获取，以便进一步研究与开发。