构建情感支持的大模型
构建情感支持的大模型简介情感支持对话（Emotional Support Communication, ESC）1在自然语言处理（NLP）领域的地位愈发显著，其核心在于营造富有同理心的对话环境，旨在减轻用户的情感压力。ESC的显著优势不仅在于它拓宽了传统情感分析的范畴，成为情感计算的新兴领域，更在于其作为一项有力的心理干预手段，能够有效帮助用户抵御消极情绪和心理重负。
在深入探讨ESC的研究领域时，我们必须明确区分情感聊天与ESC的本质区别。情感聊天主要侧重于情绪的传递，而ESC则专注于通过积极的对话引导来缓解用户的情感困扰，并运用恰当的支持技巧以达到这一目的2。在情感对话研究中，移情反应至关重要，它要求系统不仅要深入理解用户的感受，还要提供恰当的回应3。精确识别对话者的情绪状态是激发系统产生更深层次同理心回应的关键。然而，一个高效的ESC系统不仅需要移情反应，还必须具备学习对话策略的能力4，以解决用户面临的问题并助力他们克服挑战。
因此，ESC系统的研究与开发不仅为用户提供了稳固的情感支持，而且助他们面对生活中的种种压力与挑战，尤其在在线心理健康支持和心理治疗等领域，其潜力不容小觑。 ...
利用大模型构建情感支持对话的数据集
利用大模型构建情感支持对话的数据集在当前的研究中，情感支持对话的数据集大多源自在线平台，如涉及压力管理的Twitter对话、关注心理健康的Reddit论坛，以及各类在线支持小组。这些数据虽易于获取，但通常表现为异步交流，且仅限于单次互动。与此形成对比的是，Liu等研究者1通过问卷调查的方式，推出了ESConv数据集，该数据集侧重于数据的质感和多回合对话的连贯性。尽管ESConv数据集在质量上有所提升，但其局限性亦显而易见，主要体现在数据集的规模适中，以及策略注释和场景多样性的不足，这些问题可能是由于数据编译过程中的高昂成本所造成的。
Zheng等研究者2充分利用了大型语言模型的能力，提出了一种创新的方法，将人类的洞察力与LLMs的计算能力相结合，以策划一个全面的情感支持对话数据集。一系列精心设计的对话，这些对话覆盖了多样化的场景，并作为数据集生成的种子。借助ChatGPT的上下文学习能力们递归地扩展了这个数据集，创建了一个名为ExTES的可扩展情感支持对话数据集。
ExTES的构建为我们提供了宝贵的启示。下面将从以下几个角度探讨ExTES是如何构建一个情感支持对话的数据集：
数据集的广 ...
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