SocialSim：面向情感支持对话的社会化仿真
计算与语言
2025-06-23 v1
摘要
情感支持对话（ESC）通过交互式对话帮助减轻人们的心理压力并提供情感价值。由于众包大规模 ESC 语料库成本高昂，近期尝试使用大型语言模型进行对话数据增强。然而，现有方法大幅忽视了 ESC 中固有的社会动态，导致仿真效果不足。本文介绍 SocialSim，一种新型框架，通过整合社会互动的关键方面（社会披露与社会意识）来实现 ESC 仿真。在求助者端，我们构建了 comprehensive persona bank，捕捉多样化且真实的求助情境。。在支持者端，我们通过引导认知推理生成逻辑且有支持性的响应来增强社会意识。基于 SocialSim，我们构建了 SSConv—a 大规模合成 ESC 语料库，其质量甚至可以超过众包 ESC 数据。我们进一步在 SSConv 上训练了一个聊天机器人，证明其在自动评估和人类评估中的领先性能。我们认为 SocialSim 为 ESC 的可扩展合成提供了途径，使情感照护更加可及且实用。
引用
@article{arxiv.2506.16756,
title = {SocialSim: Towards Socialized Simulation of Emotional Support Conversation},
author = {Zhuang Chen and Yaru Cao and Guanqun Bi and Jincenzi Wu and Jinfeng Zhou and Xiyao Xiao and Si Chen and Hongning Wang and Minlie Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.16756},
year = {2025}
}
备注
AAAI 2025 Paper #32116 (Without Publication Edits)