When and How to Express Empathy in Human-Robot Interaction Scenarios

📄 arXiv: 2509.25200v1 📥 PDF

作者: Christian Arzate Cruz, Edwin C. Montiel-Vazquez, Chikara Maeda, Randy Gomez

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-11

💡 一句话要点

提出whEE框架，使社交机器人具备情境感知的共情表达能力

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

关键词: 人机交互 共情表达 社交机器人 大型语言模型 情感识别

📋 核心要点

  1. 现有社交机器人缺乏在人机交互中准确识别和适时表达共情的能力，影响了交互的自然性和有效性。
  2. whEE框架利用大型语言模型分析人类行为中的共情线索，从而使机器人能够理解何时以及如何表达共情。
  3. 实验结果表明，whEE框架能够有效地识别和响应人类的共情线索，提升了人机交互的质量。

📝 摘要（中文）

本文提出whEE（何时以及如何表达共情）框架，旨在提升社交机器人的社交有效性和交互质量。该框架使机器人能够检测何时需要表达共情，并生成适当的响应。whEE利用大型语言模型识别人类交互中的关键行为共情线索。通过在社交机器人Haru上进行人机交互场景评估，结果表明whEE能够有效地识别和响应共情线索，为设计能够在各种交互环境中自适应地调节共情水平的社交机器人提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有社交机器人在人机交互中，难以准确判断何时需要表达共情，以及如何以合适的方式表达共情。这导致机器人无法提供恰当的情感支持，降低了交互的自然性和用户体验。现有方法通常依赖于预定义的规则或简单的情感识别，缺乏对复杂交互情境的理解和适应能力。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解能力，从人类的语言和行为中提取共情线索，并根据这些线索生成合适的共情回应。通过让机器人学习人类表达共情的方式，使其能够更好地理解和回应人类的情感需求。

技术框架：whEE框架包含以下几个主要模块：1) 共情线索检测模块：利用LLM分析人类的语言和行为，识别其中的共情线索，例如情感词汇、语气变化、面部表情等。2) 共情需求评估模块：根据检测到的共情线索，评估人类的情感需求程度，判断是否需要表达共情。3) 共情回应生成模块：根据评估结果，利用LLM生成合适的共情回应，包括语言表达、肢体动作等。4) 机器人控制模块：将生成的共情回应转化为机器人的具体动作，例如语音输出、面部表情变化等。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型应用于人机交互中的共情表达。通过利用LLM的强大语义理解能力，whEE框架能够更准确地识别和理解人类的共情需求，并生成更自然、更有效的共情回应。与传统的基于规则或简单情感识别的方法相比，whEE框架具有更强的适应性和泛化能力。

关键设计：在共情线索检测模块中，使用了预训练的LLM模型，并针对人机交互场景进行了微调。在共情回应生成模块中，采用了prompt engineering技术，通过设计合适的prompt，引导LLM生成符合情境的共情回应。具体参数设置和损失函数细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，whEE框架能够有效地识别和响应人类的共情线索。具体性能数据未知，但定性分析表明，与没有共情能力的机器人相比，配备whEE框架的机器人能够更好地理解用户的情感需求，并提供更恰当的情感支持，从而提升了人机交互的质量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要情感支持的场景，例如医疗辅助机器人、教育机器人、陪伴机器人等。通过使机器人具备共情能力，可以提升用户体验，增强人机交互的信任感和亲密度。未来，该技术还可以扩展到虚拟助手、智能客服等领域，提升服务质量和用户满意度。

📄 摘要（原文）

Incorporating empathetic behavior into robots can improve their social effectiveness and interaction quality. In this paper, we present whEE (when and how to express empathy), a framework that enables social robots to detect when empathy is needed and generate appropriate responses. Using large language models, whEE identifies key behavioral empathy cues in human interactions. We evaluate it in human-robot interaction scenarios with our social robot, Haru. Results show that whEE effectively identifies and responds to empathy cues, providing valuable insights for designing social robots capable of adaptively modulating their empathy levels across various interaction contexts.