ChatPaper.aiChatPaper

CARE: Cognitief-redenerend Augmented Reinforcement voor Emotionele Ondersteuningsgesprekken

CARE: Cognitive-reasoning Augmented Reinforcement for Emotional Support Conversation

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

Samenvatting

Emotionele Ondersteunende Conversatie (ESC) speelt een cruciale rol in het verlichten van psychologische stress en het bieden van emotionele waarde door middel van dialoog. Hoewel recente studies zich voornamelijk hebben gericht op data-augmentatie en de constructie van synthetische corpora, wordt vaak de diepere cognitieve redeneerprocessen die effectieve emotionele ondersteuning onderbouwen, over het hoofd gezien. Om deze kloof te overbruggen, stellen we CARE voor, een nieuw raamwerk dat het redeneren in ESC versterkt zonder te vertrouwen op grootschalige synthetische data. CARE maakt gebruik van de originele ESC-trainingsset om modellen te begeleiden bij het genereren van logisch coherente en ondersteunende reacties, waardoor het cognitieve redeneren expliciet wordt verbeterd. Op basis van deze fundering passen we verder reinforcement learning toe om het redeneerproces te verfijnen en te versterken. Experimentele resultaten tonen aan dat CARE zowel de logische consistentie als de ondersteunende kwaliteit van reacties aanzienlijk verbetert, wat bijdraagt aan de ontwikkeling van empathische, cognitief robuuste en mensachtige emotionele ondersteuningssystemen.
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