情感支持对话系统：助力心理健康的开源利器
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/Emotional-Support-Conversation 项目介绍
在当今快节奏的生活中，心理健康问题日益受到关注。为了帮助人们更好地应对情感困扰，清华大学CoAI（Conversational AI）研究组开发了一个名为Emotional-Support-Conversation的开源项目。该项目基于ACL 2021论文《Towards Emotional Support Dialog Systems》，旨在通过对话系统提供情感支持，帮助用户缓解负面情绪。
项目技术分析
数据集
项目核心数据集为ESConv.json，包含了1,300个对话样本，涵盖10个不同的问题主题。数据集不仅包括了常见的情感问题，如“持续性抑郁”和“工作危机”，还新增了“拖延症”、“酒精滥用”等新主题，为模型训练提供了更广泛的语料支持。
模型实现
项目提供了两个版本的模型实现：
- 原始实验版本：位于
codes目录下，是论文中使用的模型实现。 - 重现版本：由@chujiezheng重现，位于
codes_zcj目录下。
策略分类
数据集中的对话样本按照情感支持策略进行了分类，包括提问、自我披露、肯定与安慰、提供建议等多种策略，为研究者提供了丰富的分析维度。
项目及技术应用场景
心理健康支持
情感支持对话系统可以应用于心理健康领域，为需要情感支持的用户提供即时对话服务。无论是面对工作压力、人际关系问题，还是更深层次的心理困扰，系统都能通过智能对话提供有效的情感支持。
教育与培训
在教育领域，系统可以用于学生的心理辅导，帮助他们应对学业压力、考试焦虑等问题。此外，系统还可以用于心理健康培训，帮助教师和家长更好地理解和支持青少年的情感需求。
企业员工关怀
企业可以利用该系统为员工提供心理健康支持，帮助他们缓解工作压力，提升工作满意度。通过情感支持对话系统，企业可以更好地关注员工的心理健康，促进组织内部的和谐与稳定。
项目特点
丰富的数据集
项目提供了包含1,300个对话样本的数据集，涵盖10个不同的问题主题，为模型训练提供了丰富的语料支持。
多策略支持
数据集中的对话样本按照情感支持策略进行了分类，包括提问、自我披露、肯定与安慰、提供建议等多种策略，为研究者提供了丰富的分析维度。
开源与可扩展
项目代码完全开源，研究者和开发者可以根据自身需求进行扩展和优化。无论是用于学术研究，还是应用于实际场景，都能轻松上手。
持续更新
项目团队将持续更新数据集和模型，以支持未来的研究工作。最新发布的FailedESConv.json包含了196个负面样本，为研究者提供了更多分析和改进的机会。
结语
Emotional-Support-Conversation项目不仅为心理健康领域提供了有力的技术支持，也为研究者和开发者提供了一个优秀的开源平台。无论你是心理健康领域的从业者，还是对情感支持对话系统感兴趣的研究者，这个项目都值得你深入探索和应用。
立即访问项目GitHub页面，开始你的情感支持对话系统之旅吧！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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