RESCUE-BENCH：面向关系感知多方情感支持对话的基准
原文标题：RESCUE-BENCH: Towards Relation-Aware Multi-Party Emotional Support Conversation Systems
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研究提出关系感知情感支持对话新任务，考察LLM能否捕捉并利用关系动态提供有效情感支持。团队基于真实伴侣与家庭访谈构建RESCUE基准，含191个样本、7079个标注轮次和1064.8分钟视频，定义六项任务评估关系理解与关系敏感支持两大能力。十种LLM测试显示，模型在依赖局部情感线索的任务上表现尚可，但在关系模式预测、观点预测和支持策略预测等关系密集型任务上明显吃力。
- 问题
- 现有情感支持对话系统只处理一对一互动，忽略多方场景中的人际关系动态。
- 方法
- 基于真实伴侣与家庭访谈构建关系感知基准RESCUE，定义六项任务评估关系理解与关系敏感支持两类能力。
- 结果
- 十种LLM在局部情感线索任务上尚可，但在关系模式预测、观点预测、支持策略预测等关系密集任务上明显吃力。
- 影响
- 揭示当前LLM在人际建模上的短板，为情感陪伴类产品指明关系感知能力的评测缺口。
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