ReflectDiffu:Reflect between Emotion-intent Contagion and Mimicry for Empathetic Response Generation via a RL-Diffusion Framework

📄 arXiv: 2409.10289v4 📥 PDF

作者: Jiahao Yuan, Zixiang Di, Zhiqing Cui, Guisong Yang, Usman Naseem

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-09-16 (更新: 2025-05-31)

备注: Accepted by ACL 2025 Main Conference

💡 一句话要点

提出ReflectDiffu，通过强化学习-扩散框架实现情感意图传达与模仿的共情回复生成。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 共情回复生成 情感意图建模 强化学习 扩散模型 情感传染 意图模仿 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有共情回复生成方法难以兼顾情感和意图的复杂交互，或依赖大模型导致计算成本高昂，限制了实际应用。
  2. ReflectDiffu通过情感传染增强情感表达，利用情感推理掩码定位关键情感元素，并在强化学习中融入意图模仿。
  3. 实验结果表明，ReflectDiffu在相关性、可控性和信息量方面均优于现有模型，并在自动和人工评估中达到SOTA。

📝 摘要（中文）

共情回复生成需要整合情感和意图的动态变化，以促进有意义的互动。现有研究要么忽略了情感和意图之间复杂的相互作用，导致共情的可控性不佳，要么求助于大型语言模型（LLMs），这会产生巨大的计算开销。本文介绍了一种轻量级且全面的共情回复生成框架ReflectDiffu。该框架结合了情感传染以增强情感表达，并采用情感推理掩码来精确定位关键情感元素。此外，它还在强化学习中集成了意图模仿，以便在扩散过程中进行改进。通过利用探索-采样-纠正的意图双重反射机制，ReflectDiffu巧妙地将情感决策转化为精确的意图行动，从而解决了情感识别错误导致的共情回复错位问题。通过反射，该框架将情感状态映射到意图，显着提高了回复的共情性和灵活性。综合实验表明，ReflectDiffu在相关性、可控性和信息量方面优于现有模型，在自动和人工评估中均取得了最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：现有共情回复生成方法主要存在两个痛点：一是难以有效建模情感和意图之间的复杂关系，导致生成的回复缺乏共情能力和可控性；二是过度依赖大型语言模型，计算资源消耗巨大，难以部署到资源受限的场景中。

核心思路：ReflectDiffu的核心思路是构建一个轻量级的框架，通过情感传染增强情感表达，利用情感推理掩码精确定位关键情感元素，并通过强化学习中的意图模仿来提升回复的质量和可控性。该框架旨在通过“反射”机制，将情感状态映射到意图，从而提高回复的共情性和灵活性。

技术框架：ReflectDiffu框架主要包含以下几个模块： 1. 情感传染模块：用于增强情感表达，使生成的回复更具情感色彩。 2. 情感推理掩码模块：用于精确定位关键情感元素，指导回复生成。 3. 意图模仿模块：通过强化学习，学习模仿目标意图，提高回复的意图准确性。 4. 扩散模型：作为生成模型的主体，负责生成最终的共情回复。 5. 意图双重反射机制：通过探索-采样-纠正，将情感决策转化为精确的意图行动。

关键创新：ReflectDiffu的关键创新在于其意图双重反射机制和轻量级框架设计。意图双重反射机制能够有效解决情感识别错误导致的共情回复错位问题，而轻量级框架设计使其能够在资源受限的场景中部署和应用。此外，情感推理掩码的使用也提高了模型对关键情感元素的关注度。

关键设计：ReflectDiffu的关键设计包括： 1. 情感推理掩码：通过注意力机制，突出显示输入文本中的关键情感词汇。 2. 强化学习奖励函数：设计奖励函数，鼓励模型生成更符合目标意图的回复。 3. 扩散模型训练策略：采用特定的训练策略，优化扩散模型的生成效果。 4. 意图双重反射机制的具体实现：包括探索策略、采样方法和纠正机制的具体设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReflectDiffu在自动评估指标（如BLEU、ROUGE）和人工评估方面均优于现有模型。在相关性、可控性和信息量方面，ReflectDiffu均取得了显著提升，并在共情回复生成任务上达到了最先进的水平。具体性能数据未知，但论文强调了其优越性。

🎯 应用场景

ReflectDiffu可应用于智能客服、心理咨询、社交机器人等领域，提升人机交互的自然性和情感连接。该研究有助于构建更具同理心和人情味的AI系统，改善用户体验，并可能在情感计算和人机交互领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Empathetic response generation necessitates the integration of emotional and intentional dynamics to foster meaningful interactions. Existing research either neglects the intricate interplay between emotion and intent, leading to suboptimal controllability of empathy, or resorts to large language models (LLMs), which incur significant computational overhead. In this paper, we introduce ReflectDiffu, a lightweight and comprehensive framework for empathetic response generation. This framework incorporates emotion contagion to augment emotional expressiveness and employs an emotion-reasoning mask to pinpoint critical emotional elements. Additionally, it integrates intent mimicry within reinforcement learning for refinement during diffusion. By harnessing an intent twice reflect mechanism of Exploring-Sampling-Correcting, ReflectDiffu adeptly translates emotional decision-making into precise intent actions, thereby addressing empathetic response misalignments stemming from emotional misrecognition. Through reflection, the framework maps emotional states to intents, markedly enhancing both response empathy and flexibility. Comprehensive experiments reveal that ReflectDiffu outperforms existing models regarding relevance, controllability, and informativeness, achieving state-of-the-art results in both automatic and human evaluations.