“在全球老龄化背景下,带有认知刺激的对话系统是保持老年人认知健康的重要手段。中文认知刺激对话数据集(Chinese Cognitive Stimulation Conversation Dataset,CSConv)和模型构建的研究工作刚刚开始。本文将认知刺激对话生成视为一个多任务融合的逻辑思维推理过程,将情感分类任务、决策任务和对话回复生成任务间的逻辑关系,建模为一个推理过程,来引导大语言模型生成。针对决策任务,本文提出分层编码器结构的决策模型。决策实验结果表明,决策模型有效的提高了决策任务的准确率。针对多任务过程,本文提出多任务融合方法,将三个任务对应的模型结合在一起。生成实验结果表明,分类、决策及生成的多任务融合方法,显著提升了对话回复能力,证明了该方法的有效性和先进性。”