PTEI框架：为大型语言模型注入人格特质，提升情感智能表现

当前大型语言模型虽在情感智能方面取得进展，但在复杂情感推理任务中仍远逊于人类。这种差距部分源于模型缺乏对人类个体差异——特别是人格特质的考量，而这正是人类情感推断的核心要素。为此，研究团队提出PTEI（Personality Traits Enhanced Emotional Intelligence）创新框架，首次系统性地将人格特质整合到基于LLM的情感智能任务中。

PTEI框架采用两步处理流程：首先从给定的情感场景中直接提取MBTI（迈尔斯-布里格斯类型指标）和OCEAN（大五人格）人格特质，随后将这些特质作为情境知识融入人格感知提示中，引导模型更准确地推断情感及其深层成因。为确保最佳情境关联，研究团队采用对比学习构建优化检索系统，筛选出情感与人格特征匹配的场景，从而提升推理质量。

在多个标准情感智能基准测试中，PTEI显著提升了不同LLM的情感理解能力，其中GPT系列模型提升幅度最大。当PTEI与思维链推理结合时，准确率可再提高4个百分点。这些发现表明，通过融入人格特质等心理维度，PTEI为构建更具社会理解力和心理深度的AI系统提供了新路径。