CARE: Refuerzo Aumentado con Razonamiento Cognitivo para Conversaciones de Apoyo Emocional
CARE: Cognitive-reasoning Augmented Reinforcement for Emotional Support Conversation
September 30, 2025
Autores: Jie Zhu, Yuanchen Zhou, Shuo Jiang, Junhui Li, Lifan Guo, Feng Chen, Chi Zhang, Fang Kong
cs.AI
Resumen
La Conversación de Apoyo Emocional (CAE) desempeña un papel crucial en la reducción del estrés psicológico y en la provisión de valor emocional a través del diálogo. Si bien estudios recientes se han centrado principalmente en la ampliación de datos y la construcción de corpus sintéticos, a menudo pasan por alto los procesos cognitivos de razonamiento más profundos que sustentan un apoyo emocional efectivo. Para abordar esta brecha, proponemos CARE, un marco novedoso que fortalece el razonamiento en CAE sin depender de datos sintéticos a gran escala. CARE aprovecha el conjunto de entrenamiento original de CAE para guiar a los modelos en la generación de respuestas lógicamente coherentes y de apoyo, mejorando explícitamente el razonamiento cognitivo. Sobre esta base, empleamos además el aprendizaje por refuerzo para refinar y reforzar el proceso de razonamiento. Los resultados experimentales demuestran que CARE mejora significativamente tanto la solidez lógica como la calidad de apoyo de las respuestas, avanzando en el desarrollo de sistemas de apoyo emocional empáticos, cognitivamente robustos y similares a los humanos.
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.