基于大语言模型评价的共情对话生成方法和系统

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于大语言模型评价的共情对话生成方法和系统；方法包括：基于共情对话数据集对基础生成模型进行监督微调；基于生成模型对输入的对话历史文本生成多个候选回复文本；依据心理量表使用大语言模型对回复文本标签进行共情评分；根据共情评分结果构建偏好对数据；引入实例级奖励间隔机制，对每个回复偏好对赋予个性化正则约束，优化生成模型，得到完成训练的生成模型。本发明依托心理量表与大语言模型强大的推理与泛化能力，鲁棒地评估对话的共情程度，并以此精准地选取高质量的偏好对。在此学习框架下，模型通过多轮迭代持续优化，从而显著提升生成对话的共情表现。