面向情感支持对话的 Persona-guided 检索与因果感知认知过滤框架 (PRCCF)
计算与语言
2026-04-03 v1
摘要
情感支持对话 (ESC) 旨在通过生成同理的响应来缓解个体的情感困扰。然而，现有方法在有效支持深层上下文理解方面面临挑战。为此，我们提出了 PRCCF，即 Persona-guided 检索与因果感知认知过滤框架。具体而言，该框架包含一个 Persona-guided 检索机制，联合建模语义兼容性和 Persona 对齐，以增强响应生成。此外，它采用因果感知认知过滤模块，以优先处理与情感推理相关的外部知识，从而提高情境认知理解。大量实验在 ESConv 数据集上表明，PRCCF 在自动评估指标和人类评估方面均优于最先进的基线方法。我们的代码已公开于：https://github.com/YancyLyx/PRCCF。
引用
@article{arxiv.2604.01671,
title = {PRCCF: A Persona-guided Retrieval and Causal-aware Cognitive Filtering Framework for Emotional Support Conversation},
author = {Yanxin Luo and Xiaoyu Zhang and Jing Li and Yan Gao and Donghong Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.01671},
year = {2026}
}
备注
14 pages, 6 figures, 5 tables. Submitted to Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL)