論文の概要: SMILE: Single-turn to Multi-turn Inclusive Language Expansion via ChatGPT for Mental Health Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00450v3
• Date: Fri, 04 Oct 2024 12:00:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 18:20:31.367548
• Title: SMILE: Single-turn to Multi-turn Inclusive Language Expansion via ChatGPT for Mental Health Support
• Title（参考訳）: SMILE: メンタルヘルス支援のためのChatGPTによるマルチターン包括的言語拡張
• Authors: Huachuan Qiu, Hongliang He, Shuai Zhang, Anqi Li, Zhenzhong Lan,
• Abstract要約: 大規模で現実的なマルチターン会話は、メンタルヘルスサポートの進歩を促進する可能性がある。 SMILE(シングルターンからマルチターンインクルーシブ言語拡張技術)を紹介する。 我々は,55kの対話からなるSMILECHATという,大規模で生活型,多様な対話データセットを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.443929802292807
• License:
• Abstract: Developing specialized dialogue systems for mental health support requires multi-turn conversation data, which has recently garnered increasing attention. However, gathering and releasing large-scale, real-life multi-turn conversations that could facilitate advancements in mental health support presents challenges in data privacy protection and the time and cost involved in crowdsourcing. To address these challenges, we introduce SMILE, a single-turn to multi-turn inclusive language expansion technique that prompts ChatGPT to rewrite public single-turn dialogues into multi-turn ones. Our work begins by analyzing language transformation and validating the feasibility of our proposed method. We conduct a study on dialogue diversity, including lexical features, semantic features, and dialogue topics, demonstrating the effectiveness of our method. Further, we employ our method to generate a large-scale, lifelike, and diverse dialogue dataset named SMILECHAT, consisting of 55k dialogues. Finally, we utilize the collected corpus to develop a mental health chatbot, MeChat. To better assess the quality of SMILECHAT, we collect a small-scale real-life counseling dataset conducted by data anonymization. Both automatic and human evaluations demonstrate significant improvements in our dialogue system and confirm that SMILECHAT is high-quality. Code, data, and model are publicly available at https://github.com/qiuhuachuan/smile.
• Abstract（参考訳）: メンタルヘルス支援のための専門対話システムの開発には,近年注目が集まっているマルチターン会話データが必要である。 しかし、メンタルヘルスサポートの進歩を促すような大規模で現実的なマルチターン会話の収集とリリースは、データのプライバシ保護とクラウドソーシングに関わる時間とコストに関する課題を提示している。 これらの課題に対処するために、ChatGPTが公開シングルターン対話をマルチターン言語に書き換えるよう促す、シングルターンからマルチターンインクルーシブ言語拡張技術であるSMILEを導入する。 我々の研究は、言語変換を分析し、提案手法の有効性を検証することから始まる。 本手法の有効性を実証し,語彙的特徴,意味的特徴,対話的話題を含む対話の多様性について検討する。 さらに,本手法を用いて,55k対話からなるSMILECHATという大規模・生活型・多様な対話データセットを生成する。 最後に,収集したコーパスを用いてメンタルヘルスチャットボットMeChatを開発した。 SMILECHATの品質を評価するために,データ匿名化による小規模な実生活カウンセリングデータセットを収集する。 自動評価と人的評価は対話システムの大幅な改善を示し,SMILECHATが高品質であることを確認する。 コード、データ、モデルはhttps://github.com/qiuhuachuan/smile.comで公開されている。

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