EMPATH：追踪危机心理咨询对话中的多层级情绪动态
针对以往计算方法常将情绪视为静态单句标签的局限，研究人员提出了 EMPATH 计算框架，用于在多粒度层面理解心理健康危机干预对话中的情感动态。该框架涵盖单轮标签、状态转移概率和全局对话原型三个维度。将其应用于涉及哀伤议题的危机文本对话分析后，研究揭示了求助者持续的负面情绪特征、向希望的逐步转变趋势，以及求助者与志愿者之间截然不同的情绪角色与异质的心理恢复轨迹。
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流式全双工语音模型中的主动附和反馈控制研究
该研究针对全双工语音对话模型缺乏显式自然附和（如“嗯”、“对”等应答词）的问题，提出了一种轻量级预测头结构。该机制直接利用全双工模型自身的隐藏状态来预测附和时机，当概率超过设定阈值时即强制解码生成反馈。实验在7B规模的PersonaPlex和1B规模的F-Actor模型上验证了该方法的跨尺度泛化能力，探针分析也证实其隐藏状态能够有效契合人类真实的交谈节奏。