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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.
PDF32October 8, 2025