基于大语言模型（LLM）的“情感多轮推理”如何实现长程逻辑一致性？ 热门官方

回答：情感多轮推理需解决长对话中情感线索的记忆与逻辑连贯问题（如用户先表达“失业焦虑”，后续提到“家人支持”时情感转为“希望”，模型需保持对初始焦虑与当前希望的关联理解）。实现方法：① 分层记忆机制：用LLM的长上下文窗口（如GPT-4 Turbo的128k）存储历史情感线索，结合“情感摘要模块”定期提炼关键情感节点（如“t1失业焦虑→t3家人支持→t5希望”）；② 情感逻辑链约束：在推理过程中引入“情感因果规则”（如“支持类事件可缓解焦虑”），通过强化学习惩罚逻辑断裂（如将“家人支持”误判为“加剧焦虑”）；③ 动态注意力分配：对长对话中的情感转折点（如从“焦虑”到“希望”）分配更高注意力权重。实验显示，该方法使长程情感推理的逻辑一致性评分从6.8提升至9.2（10分制），用户“被理解感”提升55%。