IntentionESC

IntentionESC数据集旨在解决情感支持对话中支持者意图不明确导致策略不当的问题。该数据集由中国人民大学信息学院的研究团队创建，包含支持者在情感支持对话中的可能意图，以及用于推断这些意图的关键情感状态方面。数据集的创建过程包括对支持者意图的定义、情感状态方面的识别和策略映射。IntentionESC数据集的应用领域在于提高情感支持对话系统的效果，使其能够更好地理解和支持寻求者的情感需求。

The IntentionESC dataset is developed to address the problem of inappropriate strategies resulting from ambiguous supporter intentions in emotional support conversations. Created by a research team from the School of Information, Renmin University of China, this dataset includes the potential intentions of supporters during emotional support interactions, along with key emotional state dimensions that facilitate the inference of these intentions. The construction of the IntentionESC dataset involves three core stages: defining supporter intentions, identifying relevant emotional state dimensions, and establishing strategy mapping. The primary application scenario of this dataset is to enhance the effectiveness of emotional support dialogue systems, allowing them to better comprehend and meet the emotional needs of help-seekers.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

IntentionESC数据集的构建采用了自动化标注流程，结合专家知识，通过GPT-4对ESConv数据集进行情感状态和意图标注。首先，对对话历史进行情感状态分析，包括识别求助者的主要问题、当前情绪、需求和对话关系动态；随后，基于情感状态推断支持者的意图，并通过策略细化生成高质量的意图标注。这一流程确保了数据的专业性和一致性，同时显著提升了标注效率。

特点

IntentionESC数据集的核心特点在于其意图驱动的框架设计，明确了支持者在情感支持对话中的12种可能意图，并建立了意图与支持策略之间的映射关系。数据集通过ICECoT机制，将情感状态分析、意图推断和策略选择整合为一个连贯的推理链条，增强了生成响应的针对性和解释性。此外，数据集还包含了动态更新的情感状态标注，能够准确反映对话过程中的情绪变化和需求演进。

使用方法

使用IntentionESC数据集时，研究人员可基于ICECoT机制构建情感支持对话系统。首先，系统需对对话历史进行情感状态分析，识别求助者的核心问题和情绪需求；其次，根据分析结果推断支持者的合适意图；随后，选择与意图匹配的支持策略；最后生成符合策略的响应。该数据集特别适合用于训练大型语言模型，使其能够模拟专业情感支持中的推理过程，生成更具同理心和针对性的对话响应。

背景与挑战

背景概述

IntentionESC数据集由中国人民大学的张新杰、王文轩和金琴等研究人员于2025年提出，旨在解决情感支持对话系统中支持者意图不明确的问题。该数据集基于IntentionESC框架，定义了12种情感支持意图，并通过ICECoT机制将情感状态分析、意图推理和策略选择相结合，以生成更有效的情感支持响应。该数据集的提出填补了情感支持对话系统中支持者意图研究的空白，为相关领域提供了重要的理论基础和实践工具。

当前挑战

IntentionESC数据集面临的挑战主要包括两个方面：首先，在领域问题方面，情感支持对话系统需要准确理解支持者的意图，以避免不恰当的支持策略，但目前大多数研究忽视了意图推理的重要性；其次，在构建过程中，数据标注的偏差问题较为突出，由于ESConv数据集中策略标注的固有分布可能对意图标注产生不均衡影响，导致某些意图的代表性不足。此外，数据集的规模较小，覆盖场景有限，难以涵盖所有可能触发情感支持意图的情境。

常用场景

经典使用场景

在情感支持对话系统中，IntentionESC数据集被广泛应用于训练和评估模型，以提升系统在理解用户情感状态、推断支持者意图及选择适当支持策略方面的能力。该数据集通过定义12种情感支持意图，并结合四种关键情感状态分析维度，为对话系统提供了结构化指导，使其能够生成更具针对性和同理心的回应。

实际应用

在实际应用中，IntentionESC数据集被集成到心理健康聊天机器人、在线心理咨询平台等场景中。基于该数据集训练的对话系统能够更准确地识别用户的情绪困扰，并根据专业心理咨询原则提供恰当的情感支持。例如，在应对工作压力或人际关系问题时，系统能够通过意图推断引导用户进行更深入的自我探索，或提供切实可行的建议。

衍生相关工作

IntentionESC数据集衍生出多个重要研究方向，包括基于意图的情感支持策略优化、多模态情感状态分析等。相关工作如ESCoT通过引入情感链式推理机制扩展了数据集的应用场景；CauESC则专注于情绪原因分析，与IntentionESC形成互补。这些研究共同推动了情感支持对话系统向更专业、更人性化的方向发展。