في عالم الذكاء الاصطناعي، يعتبر إنشاء حوارات تعاطفية فعالة تحدياً كبيراً، خاصة عندما يتعلق الأمر بالتفاعل الصوتي. فقد تم تقديم إطار عمل جديد يُعرف باسم ER-EDF، والذي يعتمد على مبادئ علم النفس، ويهدف إلى تحسين جودة ردود الأنظمة في الحوارات الصوتية.

الإطار الجديد يرتكز على نظريات علم النفس مثل نموذج الإدراك-الفعل (Perception-Action Model) ونظريات تنظيم المشاعر، حيث يتيح للنماذج التعرف على المشاعر وفهم الحالة العاطفية للمستخدم بدقة. ومع ذلك، فإن الأطر التقليدية قد تعاملت مع المشاعر كإشارات مباشرة، مما أدى إلى ردود تتسم بالمطابقة العاطفية بدلاً من تقديم الدعم المنظم.

يعمل إطار ER-EDF على فصل إدراك المشاعر وتنظيمها، حيث يركز على تتبع الحالة العاطفية للمستخدم وتحديد كيفية تأثير هذه الحالة على إنشاء ردود التعاطف. وبفضل طبيعته المستقلة عن النموذج، يمكن دمجه بسلاسة في النماذج الحالية.

أيضاً، تم إنشاء مجموعة بيانات جديدة مخصصة للحوار التعاطفي وتحسين تقييمات الأداء بما يتجاوز المطابقة اللغوية التقليدية. أظهرت التجارب عبر خمسة نماذج لغوية كبيرة (LALMs) أنها تعزز بشكل كبير من جودة ردود التعاطف، سواء من حيث التقييمات الآلية أو التقييمات البشرية.

يسلط هذا البحث الضوء على أهمية النمذجة المشتركة للإدراك العاطفي وتنظيمه في نظم الحوار الصوتية التعاطفية، مما يمهد الطريق نحو الذكاء الاصطناعي التعاطفي المستند إلى أسس نفسية.