SweetieChat: A Strategy-Enhanced Role-playing Framework for Diverse Scenarios Handling Emotional Support Agent

📄 arXiv: 2412.08389v1 📥 PDF

作者: Jing Ye, Lu Xiang, Yaping Zhang, Chengqing Zong

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-11

备注: 24 pages. Accepted by COLING 2025

💡 一句话要点

提出SweetieChat框架，通过策略增强的角色扮演提升情感支持Agent的对话能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 情感支持 角色扮演 大型语言模型 对话生成 策略增强

📋 核心要点

  1. 现有情感支持对话模型回复冗长且公式化，难以满足真实场景的多样化需求。
  2. 提出策略增强的角色扮演框架，通过模拟真实互动来提升模型的情感支持能力。
  3. 构建ServeForEmo数据集并训练SweetieChat，实验表明该框架能有效提升情感支持效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在提供共情支持方面展现出潜力。然而，它们的回复常常冗长或过于公式化，无法充分满足现实场景中多样化的情感支持需求。为了应对这一挑战，我们提出了一种创新的策略增强角色扮演框架，旨在模拟真实的情感支持对话。具体而言，我们的方法分为两个步骤：（1）策略增强的角色扮演互动，涉及三个关键角色——寻求者、策略顾问和支持者——参与不同的场景，以模拟真实世界的互动并促进更广泛的对话；（2）情感支持Agent训练，通过使用我们专门构建的数据集对LLMs进行微调来实现。在该框架内，我们开发了ServeForEmo数据集，其中包含超过3.7K个多轮对话和62.8K个话语的广泛集合。我们进一步提出了SweetieChat，一种能够处理各种开放领域场景的情感支持Agent。广泛的实验和人工评估证实了该框架在增强情感支持方面的有效性，突出了其提供更细致和定制化帮助的独特能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有大型语言模型在情感支持对话中存在的不足，即回复过于冗长、公式化，缺乏针对性和个性化，难以有效应对真实世界中复杂多样的情感需求。现有方法难以模拟真实对话场景，缺乏策略指导，导致模型泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是通过策略增强的角色扮演来模拟真实的情感支持对话场景，从而提升模型的情感理解和表达能力。具体而言，引入了“策略顾问”角色，显式地提供对话策略，引导“支持者”角色生成更有效的情感支持回复。这种多角色互动的方式能够产生更丰富、更真实的对话数据，从而提升模型的泛化能力。

技术框架：该框架包含两个主要阶段：（1）策略增强的角色扮演互动：包括寻求者（Seeker）、策略顾问（Strategy Counselor）和支持者（Supporter）三个角色。寻求者提出情感需求，策略顾问提供对话策略建议，支持者根据策略建议提供情感支持。（2）情感支持Agent训练：使用第一阶段生成的数据集ServeForEmo对大型语言模型进行微调，得到情感支持Agent SweetieChat。

关键创新：该论文的关键创新在于引入了“策略顾问”角色，将对话策略显式地融入到角色扮演互动中。这种策略增强的方式能够引导模型学习更有效的情感支持技巧，从而生成更具针对性和个性化的回复。此外，构建的ServeForEmo数据集包含丰富多样的对话场景和策略指导，为模型训练提供了高质量的数据支持。

关键设计：ServeForEmo数据集包含3.7K+多轮对话和62.8K+话语。在角色扮演互动中，策略顾问的角色会根据寻求者的情感需求，提供具体的对话策略建议，例如“主动倾听”、“表达同情”等。支持者角色则根据策略建议，生成相应的情感支持回复。在模型训练阶段，使用交叉熵损失函数对LLM进行微调，优化模型生成情感支持回复的能力。具体的LLM选择和超参数设置在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SweetieChat在情感支持方面表现出色，能够提供更细致和定制化的帮助。通过人工评估，SweetieChat在多个指标上优于基线模型，例如在同理心、理解力和帮助性方面均有显著提升。具体的性能数据和提升幅度在论文中有详细描述（未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发智能情感支持聊天机器人，为用户提供个性化的心理辅导和情感慰藉。例如，可以应用于在线心理咨询平台、社交媒体平台或智能家居设备中，为用户提供7x24小时的情感支持服务，尤其是在心理健康资源匮乏的地区或人群中具有重要意义。该技术还有潜力应用于教育、医疗等领域，提升人机交互的温度和情感连接。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated promising potential in providing empathetic support during interactions. However, their responses often become verbose or overly formulaic, failing to adequately address the diverse emotional support needs of real-world scenarios. To tackle this challenge, we propose an innovative strategy-enhanced role-playing framework, designed to simulate authentic emotional support conversations. Specifically, our approach unfolds in two steps: (1) Strategy-Enhanced Role-Playing Interactions, which involve three pivotal roles -- Seeker, Strategy Counselor, and Supporter -- engaging in diverse scenarios to emulate real-world interactions and promote a broader range of dialogues; and (2) Emotional Support Agent Training, achieved through fine-tuning LLMs using our specially constructed dataset. Within this framework, we develop the \textbf{ServeForEmo} dataset, comprising an extensive collection of 3.7K+ multi-turn dialogues and 62.8K+ utterances. We further present \textbf{SweetieChat}, an emotional support agent capable of handling diverse open-domain scenarios. Extensive experiments and human evaluations confirm the framework's effectiveness in enhancing emotional support, highlighting its unique ability to provide more nuanced and tailored assistance.