转移矩阵KL正则化提升对话行为预测

Eric Rudolph 等作者提出一种 KL 正则项，把预测的对话行为分布与语料统计的转移模式对齐，用于心理咨询对话中的下一对话行为预测（NDAP）。在 60 类德语心理咨询分类体系上做 5 折交叉验证，macro-F1 相对提升 9–42%（视编码器而定），对话流对齐显著改善；在 HOPE 上的跨数据集验证显示提升可跨语言与咨询领域迁移。 系统消融表明该正则化收益稳定，且对较弱基线模型帮助更大。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。