CARE: Когнитивно-усиленное подкрепление для эмоциональной поддержки в диалогах

Аннотация

Эмоционально поддерживающий диалог (ESC) играет важную роль в снижении психологического стресса и предоставлении эмоциональной ценности через общение. Хотя недавние исследования в основном сосредоточены на увеличении данных и создании синтетических корпусов, они часто упускают из виду более глубокие когнитивные процессы рассуждения, лежащие в основе эффективной эмоциональной поддержки. Чтобы восполнить этот пробел, мы предлагаем CARE — новую структуру, которая укрепляет рассуждения в ESC, не полагаясь на крупномасштабные синтетические данные. CARE использует оригинальный обучающий набор ESC для того, чтобы направлять модели в генерации логически последовательных и поддерживающих ответов, тем самым явно усиливая когнитивное рассуждение. На основе этого подхода мы дополнительно применяем обучение с подкреплением для уточнения и укрепления процесса рассуждения. Экспериментальные результаты показывают, что CARE значительно улучшает как логическую обоснованность, так и поддерживающее качество ответов, способствуя развитию эмпатичных, когнитивно устойчивых и человекообразных систем эмоциональной поддержки.

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.