CARE: Reforço Aumentado por Raciocínio Cognitivo para Conversas de Apoio 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
Resumo
A Conversa de Apoio Emocional (ESC, na sigla em inglês) desempenha um papel crucial no alívio do estresse psicológico e na oferta de valor emocional por meio do diálogo. Embora estudos recentes tenham se concentrado amplamente na ampliação de dados e na construção de corpora sintéticos, eles frequentemente negligenciam os processos mais profundos de raciocínio cognitivo que sustentam um apoio emocional eficaz. Para abordar essa lacuna, propomos o CARE, uma nova estrutura que fortalece o raciocínio na ESC sem depender de dados sintéticos em larga escala. O CARE aproveita o conjunto de treinamento original da ESC para orientar os modelos na geração de respostas logicamente coerentes e de apoio, aprimorando explicitamente o raciocínio cognitivo. Com base nessa fundação, empregamos ainda o aprendizado por reforço para refinar e fortalecer o processo de raciocínio. Os resultados experimentais demonstram que o CARE melhora significativamente tanto a consistência lógica quanto a qualidade de apoio das respostas, avançando o desenvolvimento de sistemas de apoio emocional empáticos, cognitivamente robustos e semelhantes aos 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.