豆包：基于多模態交互的智能心理咨詢機器人系統設計與效果評估——情感計算框架下的對話機制創新

摘要

隨著人工智能在心理健康領域的應用深化，本文提出一種融合情感計算與動態對話管理的智能心理咨詢機器人系統架構。通過構建“用戶狀態-情感響應-策略生成”三層模型，結合自然語言處理與異步交互技術，實現心理咨詢場景下的個性化情感支持。實驗結果表明，系統在情感識別準確率（89.7%）、用戶滿意度（4.82/5）和對話連貫性（F1值0.85）等關鍵指標上顯著優于基線模型，為AI心理咨詢的工程化應用提供了理論與技術支撐。

1. 引言

1.1 研究背景

全球心理健康需求激增與專業咨詢師資源短缺的矛盾催生了AI心理咨詢的技術需求。現有研究顯示，基于文本的智能對話系統在情感支持場景中展現出潛力，但存在情感響應生硬（平均情感匹配度68%）、對話連貫性不足（中斷率32%）等問題。本文結合微信生態與情感計算理論，設計了具備動態角色適配能力的心理咨詢機器人系統，旨在提升人機交互的專業性與親和力。

2. 理論框架與系統架構

2.1 情感計算理論模型

定義情感響應函數