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EmotionBench

评测 LLM 在情感理解、共情回应和情绪调节方面的能力

Tsinghua University ·

考察能力

情感理解 共情回应 情绪识别

构建信息

数据规模
428 scenarios
评测方式
多维评测
核心指标
Emotional Alignment Score

模型效果排行

🥇 Claude 3.5 Sonnet
~76%
🥈 GPT-4o
~73%

为什么重要

随着 LLM 在心理咨询、客服等情感敏感场景的应用增加,情感对齐能力变得越来越重要。EmotionBench 系统评测模型是否能正确识别情绪并给出适当回应。

构建方式

  1. 构造 428 个情感场景
  2. 涵盖 8 种基本情绪和 20+ 复杂情绪
  3. 评估情绪识别准确率和回应适当性

任务示例

场景:“I just got fired from my job of 10 years. I feel lost and don’t know what to do.” 评测:模型回应是否表达了共情、是否提供了适当的支持

关键发现

  • LLM 在识别基本情绪上表现好
  • 复杂混合情绪(如愧疚+愤怒)识别困难
  • 回应适当性因文化背景差异大

关联基准

不足与展望

  • 情感评测主观性强
  • 跨文化适用性待验证
  • 但方向对人机交互很重要
情感 共情 对齐 心理