融合感理性推理与心智记忆增强的情感支持对话生成方法

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种融合感理性推理与心智记忆增强的情感支持对话生成方法，包括：对用户输入的对话内容进行结构化心理状态提取，并利用情感心智理论框架生成个人线索和事实线索；通过个人事实分类器动态选择情感主导或理性主导的回应模式，决定生成的情感状态；采用Sentence‑BERT编码器编码历史记忆和情感状态，计算二者之间的语义相似度，并基于语义相似度，通过遗忘消除机制动态过滤冗余信息以移除过时记忆，得到更新后的记忆；将情感状态和更新后的记忆输入大型语言模型中生成针对性回应；通过掩码自注意力机制保障语义连贯性，在多轮对话中避免重复建议。该方法实现了情感支持对话的高质量、高效率、高个性化的生成。