面向情感支持对话系统的意图导向框架——IntentionESC
计算与语言
2025-06-09 v1 人工智能
摘要
在情感支持对话中，意图不明确可能导致支持者采用不恰当的策略，进而无意中将自己的期望或解决方案强加于寻求帮助者。在情感支持过程中，明确定义的意图对指导支持者的动机以及整体情感支持过程至关重要。本文提出了意图中心情感支持对话(IntentionESC)框架，该框架定义了情感支持对话中支持者的可能意图，识别用于推断这些意图的关键情感状态方面，并将其映射到合适的支持策略。虽然大型语言模型(LLM)在文本生成方面表现出色，但其本质上是基于大规模数据集训练的概率模型，缺乏对人类思维过程和意图的真正理解。为解决这一局限性，我们引入意图中心链式思维(ICECoT)机制。ICECoT使LLM能够模拟人类推理，通过分析情感状态、推断意图并选择合适的支持策略，从而生成更有效的情感支持响应。为训练带有ICECoT的模型并整合专家知识，我们设计了自动标注管道，以产生高质量的训练数据。此外，我们开发了全面的评估方案，以评估情感支持效果，并进行大量实验以验证该框架。我们的数据和代码均可在https://github.com/43zxj/IntentionESC_ICECoT提供。
引用
@article{arxiv.2506.05947,
title = {IntentionESC: An Intention-Centered Framework for Enhancing Emotional Support in Dialogue Systems},
author = {Xinjie Zhang and Wenxuan Wang and Qin Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.05947},
year = {2025}
}
备注
ACL2025 findings