豆包：基于多模态交互的智能心理咨询机器人系统设计与效果评估——情感计算框架下的对话机制创新

豆包：基于多模态交互的智能心理咨询机器人系统设计与效果评估——情感计算框架下的对话机制创新

摘要

随着人工智能在心理健康领域的应用深化，本文提出一种融合情感计算与动态对话管理的智能心理咨询机器人系统架构。通过构建“用户状态-情感响应-策略生成”三层模型，结合自然语言处理与异步交互技术，实现心理咨询场景下的个性化情感支持。实验结果表明，系统在情感识别准确率（89.7%）、用户满意度（4.82/5）和对话连贯性（F1值0.85）等关键指标上显著优于基线模型，为AI心理咨询的工程化应用提供了理论与技术支撑。

1. 引言

1.1 研究背景

全球心理健康需求激增与专业咨询师资源短缺的矛盾催生了AI心理咨询的技术需求。现有研究显示，基于文本的智能对话系统在情感支持场景中展现出潜力，但存在情感响应生硬（平均情感匹配度68%）、对话连贯性不足（中断率32%）等问题。本文结合微信生态与情感计算理论，设计了具备动态角色适配能力的心理咨询机器人系统，旨在提升人机交互的专业性与亲和力。

2. 理论框架与系统架构

2.1 情感计算理论模型

定义情感响应函数