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CARE: Rinforzo Aumentato dal Ragionamento Cognitivo per Conversazioni di Supporto Emotivo

CARE: Cognitive-reasoning Augmented Reinforcement for Emotional Support Conversation

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

Abstract

La Conversazione di Supporto Emotivo (ESC, Emotional Support Conversation) svolge un ruolo cruciale nell'alleviare lo stress psicologico e nel fornire valore emotivo attraverso il dialogo. Sebbene studi recenti si siano concentrati principalmente sull'aumento dei dati e sulla costruzione di corpora sintetici, spesso trascurano i processi di ragionamento cognitivo più profondi che sono alla base di un supporto emotivo efficace. Per colmare questa lacuna, proponiamo CARE, un nuovo framework che rafforza il ragionamento nell'ESC senza fare affidamento su dati sintetici su larga scala. CARE sfrutta il set di addestramento originale dell'ESC per guidare i modelli nella generazione di risposte logicamente coerenti e di supporto, migliorando esplicitamente il ragionamento cognitivo. Sulla base di questa fondazione, impieghiamo ulteriormente l'apprendimento per rinforzo per affinare e rafforzare il processo di ragionamento. I risultati sperimentali dimostrano che CARE migliora significativamente sia la solidità logica che la qualità di supporto delle risposte, avanzando lo sviluppo di sistemi di supporto emotivo empatici, cognitivamente robusti e simili a quelli umani.
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