Emotional Supporters often Use Multiple Strategies in a Single Turn

📄 arXiv: 2505.15316v1 📥 PDF

作者: Xin Bai, Guanyi Chen, Tingting He, Chenlian Zhou, Yu Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-21

💡 一句话要点

重新定义情感支持对话任务，关注单轮多策略现象，并验证大型语言模型在该任务上的优越性。

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

关键词: 情感支持对话 多策略回复 大型语言模型 对话生成 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有情感支持对话任务将支持性回复简化为单一策略-话语对，忽略了实际对话中支持者可能在一轮中使用多种策略的情况。
  2. 论文重新定义情感支持对话任务，要求模型生成完整的策略-话语对序列，以更准确地模拟真实对话场景。
  3. 实验表明，在重新定义的任务下，大型语言模型表现优于监督模型和人类支持者，展现出更全面的支持能力。

📝 摘要（中文）

情感支持对话（ESC）对于向处于困境中的个体提供共情、认同和可操作的指导至关重要。然而，现有的ESC任务定义过于简化支持性回复的结构，通常将其建模为单一策略-话语对。通过对ESConv数据集的详细语料库分析，我们发现了一个常见但先前被忽视的现象：情感支持者经常在单个回合中连续采用多种策略。我们正式重新定义了ESC任务以解决这个问题，提出了一个修订后的公式，要求生成给定对话历史的完整策略-话语对序列。为了促进这项改进后的任务，我们引入了几种建模方法，包括监督深度学习模型和大型语言模型。我们的实验表明，在这个重新定义的任务下，最先进的LLM优于监督模型和人类支持者。值得注意的是，与之前的一些研究结果相反，我们观察到LLM经常提出问题并提供建议，表现出更全面的支持能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有情感支持对话任务（ESC）将支持性回复建模为单一策略-话语对，忽略了真实对话中情感支持者可能在一轮对话中连续使用多种策略的现象。这种简化导致模型无法捕捉到情感支持的复杂性和细微之处，限制了其在实际应用中的效果。

核心思路：论文的核心思路是重新定义情感支持对话任务，使其能够捕捉到情感支持者在一轮对话中使用多种策略的现象。具体来说，论文将任务目标从生成单一策略-话语对扩展到生成完整的策略-话语对序列。这样，模型就能够更好地理解对话上下文，并生成更自然、更有效的支持性回复。

技术框架：论文提出了几种建模方法来解决重新定义的ESC任务。这些方法包括：1) 监督深度学习模型：使用标注数据训练深度学习模型，使其能够生成策略-话语对序列。2) 大型语言模型（LLM）：利用预训练的LLM，通过微调或提示工程，使其适应ESC任务。整体流程为：输入对话历史，模型预测策略-话语对序列，输出支持性回复。

关键创新：论文的关键创新在于重新定义了情感支持对话任务，使其能够更好地反映真实对话场景中情感支持的复杂性。此外，论文还验证了大型语言模型在重新定义的ESC任务上的优越性，表明LLM具有更强的理解和生成能力，能够提供更有效的支持性回复。

关键设计：论文中使用的监督深度学习模型可能包括序列到序列模型（如LSTM或Transformer），损失函数通常是交叉熵损失或序列级别的负对数似然损失。对于大型语言模型，关键在于如何设计合适的提示（prompt）或微调策略，以引导LLM生成符合要求的策略-话语对序列。具体的参数设置和网络结构取决于所选择的具体模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在重新定义的ESC任务下，大型语言模型（LLM）的表现优于监督模型和人类支持者。具体来说，LLM不仅能够生成更流畅、更自然的回复，而且能够更准确地捕捉到对话上下文，并提供更有效的支持策略。此外，与之前的一些研究结果相反，论文观察到LLM经常提出问题并提供建议，表现出更全面的支持能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、心理咨询机器人、社交媒体平台等领域，提升情感支持对话系统的质量和效果。通过更准确地模拟人类情感支持行为，可以帮助人们更好地应对压力、缓解情绪，并获得有效的支持和指导。未来，该研究还可以扩展到其他类型的对话任务，例如教育辅导、医疗咨询等。

📄 摘要（原文）

Emotional Support Conversations (ESC) are crucial for providing empathy, validation, and actionable guidance to individuals in distress. However, existing definitions of the ESC task oversimplify the structure of supportive responses, typically modelling them as single strategy-utterance pairs. Through a detailed corpus analysis of the ESConv dataset, we identify a common yet previously overlooked phenomenon: emotional supporters often employ multiple strategies consecutively within a single turn. We formally redefine the ESC task to account for this, proposing a revised formulation that requires generating the full sequence of strategy-utterance pairs given a dialogue history. To facilitate this refined task, we introduce several modelling approaches, including supervised deep learning models and large language models. Our experiments show that, under this redefined task, state-of-the-art LLMs outperform both supervised models and human supporters. Notably, contrary to some earlier findings, we observe that LLMs frequently ask questions and provide suggestions, demonstrating more holistic support capabilities.