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CARE: Kognitiv-verstärktes Reinforcement für emotionale Unterstützung in Gesprächen

CARE: Cognitive-reasoning Augmented Reinforcement for Emotional Support Conversation

September 30, 2025
papers.authors: Jie Zhu, Yuanchen Zhou, Shuo Jiang, Junhui Li, Lifan Guo, Feng Chen, Chi Zhang, Fang Kong
cs.AI

papers.abstract

Emotionale Unterstützungskonversationen (ESC) spielen eine entscheidende Rolle bei der Linderung von psychischem Stress und der Bereitstellung emotionalen Werts durch Dialoge. Während sich aktuelle Studien weitgehend auf Datenanreicherung und die Konstruktion synthetischer Korpora konzentriert haben, vernachlässigen sie oft die tieferen kognitiven Denkprozesse, die einer effektiven emotionalen Unterstützung zugrunde liegen. Um diese Lücke zu schließen, schlagen wir CARE vor, ein neuartiges Framework, das das Denken in ESC stärkt, ohne sich auf groß angelegte synthetische Daten zu verlassen. CARE nutzt den ursprünglichen ESC-Trainingsdatensatz, um Modelle dabei zu unterstützen, logisch kohärente und unterstützende Antworten zu generieren, wodurch das kognitive Denken explizit verbessert wird. Auf dieser Grundlage verwenden wir weiterhin Verstärkungslernen, um den Denkprozess zu verfeinern und zu verstärken. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass CARE sowohl die logische Stimmigkeit als auch die unterstützende Qualität der Antworten signifikant verbessert und somit die Entwicklung empathischer, kognitiv robuster und menschenähnlicher emotionaler Unterstützungssysteme vorantreibt.
English
Emotional Support Conversation (ESC) plays a vital role in alleviating psychological stress and providing emotional value through dialogue. While recent studies have largely focused on data augmentation and synthetic corpus construction, they often overlook the deeper cognitive reasoning processes that underpin effective emotional support. To address this gap, we propose CARE, a novel framework that strengthens reasoning in ESC without relying on large-scale synthetic data. CARE leverages the original ESC training set to guide models in generating logically coherent and supportive responses, thereby explicitly enhancing cognitive reasoning. Building on this foundation, we further employ reinforcement learning to refine and reinforce the reasoning process. Experimental results demonstrate that CARE significantly improves both the logical soundness and supportive quality of responses, advancing the development of empathetic, cognitively robust, and human-like emotional support systems.
PDF32October 8, 2025