論文の概要: From Stateless to Situated: Building a Psychological World for LLM-Based Emotional Support
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25031v1
- Date: Thu, 26 Mar 2026 04:54:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.108657
- Title: From Stateless to Situated: Building a Psychological World for LLM-Based Emotional Support
- Title（参考訳）: 状態から位置へ:LLMによる感情支援のための心理学的世界の構築
- Authors: Boning Zhao, Clover Hu, Xinnuo Li,
- Abstract要約: 心理的サポートと感情的な共生のシナリオでは、大きな言語モデル(LLM)のコア制限は、局所的な次の次の予測に依存している。
プロセス指向の感情支援における鍵となる課題は、単に自然言語を生成するだけでなく、モデルに対して持続的に改善可能な外部状況構造を構築することであると論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.594744418467423
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In psychological support and emotional companionship scenarios, the core limitation of large language models (LLMs) lies not merely in response quality, but in their reliance on local next-token prediction, which prevents them from maintaining the temporal continuity, stage awareness, and user consent boundaries required for multi-turn intervention. This stateless characteristic makes systems prone to premature advancement, stage misalignment, and boundary violations in continuous dialogue. To address this problem, we argue that the key challenge in process-oriented emotional support is not simply generating natural language, but constructing a sustainably updatable external situational structure for the model. We therefore propose LEKIA 2.0, a situated LLM architecture that separates the cognitive layer from the executive layer, thereby decoupling situational modeling from intervention execution. This design enables the system to maintain stable representations of the user's situation and consent boundaries throughout ongoing interaction. To evaluate this process-control capability, we further introduce a Static-to-Dynamic online evaluation protocol for multi-turn interaction. LEKIA achieved an average absolute improvement of approximately 31% over prompt-only baselines in deep intervention loop completion. The results suggest that an external situational structure is a key enabling condition for building stable, controllable, and situated emotional support systems.
- Abstract（参考訳）: 心理的サポートや感情的協力のシナリオでは、大きな言語モデル(LLM)のコアリミットは、応答品質だけでなく、局所的な次トーケン予測に依存しているため、マルチターン介入に必要な時間的連続性、ステージ意識、ユーザ同意境界の維持を妨げている。
このステートレスな特徴は、連続的な対話においてシステムが早期の進行、段階的誤り、境界違反を生じさせる。
この問題に対処するために、プロセス指向の感情支援における鍵となる課題は、単に自然言語を生成するだけでなく、モデルに対して持続的に改善可能な外部状況構造を構築することである、と論じる。
そこで我々は,認知層をエグゼクティブ層から分離し,状況モデリングと介入実行を分離するLLMアーキテクチャであるLEKIA 2.0を提案する。
この設計により、ユーザの状況と同意境界の安定した表現を、進行中のインタラクションを通じて維持することが可能となる。
このプロセス制御機能を評価するために,マルチターンインタラクションのための静的-動的オンライン評価プロトコルをさらに導入する。
LEKIAは、深い介入ループの完了において、プロンプトのみのベースラインよりも平均31%の絶対的な改善を達成した。
その結果, 外部状況構造は, 安定した, 制御可能な, 位置の感情的支援システムを構築する上で, 重要な条件であることが示唆された。
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