論文の概要: Cognitive Reframing of Negative Thoughts through Human-Language Model Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02466v1
• Date: Thu, 4 May 2023 00:12:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 17:35:27.265286
• Title: Cognitive Reframing of Negative Thoughts through Human-Language Model Interaction
• Title（参考訳）: 人間-言語モデル相互作用による否定的思考の認知的リフレーミング
• Authors: Ashish Sharma, Kevin Rushton, Inna Wanyin Lin, David Wadden, Khendra G. Lucas, Adam S. Miner, Theresa Nguyen, Tim Althoff
• Abstract要約: 我々は、言語モデルが人々の否定的思考の緩和にどのように役立つかを人間中心で研究する。 文献に基づいて、思考の再編成に使用できる7つの言語属性の枠組みを定義する。 実践者から600の状況、思考、リフレームのデータセットを収集し、それを検索に強化されたテキスト内学習モデルのトレーニングに使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.683627834905736
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A proven therapeutic technique to overcome negative thoughts is to replace them with a more hopeful "reframed thought." Although therapy can help people practice and learn this Cognitive Reframing of Negative Thoughts, clinician shortages and mental health stigma commonly limit people's access to therapy. In this paper, we conduct a human-centered study of how language models may assist people in reframing negative thoughts. Based on psychology literature, we define a framework of seven linguistic attributes that can be used to reframe a thought. We develop automated metrics to measure these attributes and validate them with expert judgements from mental health practitioners. We collect a dataset of 600 situations, thoughts and reframes from practitioners and use it to train a retrieval-enhanced in-context learning model that effectively generates reframed thoughts and controls their linguistic attributes. To investigate what constitutes a "high-quality" reframe, we conduct an IRB-approved randomized field study on a large mental health website with over 2,000 participants. Amongst other findings, we show that people prefer highly empathic or specific reframes, as opposed to reframes that are overly positive. Our findings provide key implications for the use of LMs to assist people in overcoming negative thoughts.
• Abstract（参考訳）: 否定的思考を克服する実証された治療法は、より希望的な「再編成された思考」に置き換えることである。 セラピーは、人々がこの否定的思考の認知的リフレーミング(Cognitive Reframing of Negative Thoughts)を実践し、学習するのに役立つが、クリニックの不足とメンタルヘルスの汚名は通常、治療へのアクセスを制限する。 本稿では,言語モデルが否定的思考の反映にどのように役立つのかを人間中心で検討する。 心理学文献に基づいて,思考の再構築に使用できる7つの言語属性の枠組みを定義した。 これらの属性を自動測定し、メンタルヘルス実践者の専門家による判断で評価する。 実践者から600の状況、思考、リフレームのデータセットを収集し、このデータセットを使用して、リフレームされた思考を効果的に生成し、言語特性を制御する検索強化されたインコンテキスト学習モデルを訓練する。 ハイクオリティ」なリフレームを構成するものを調査するために,2000名以上の参加者を擁する大規模メンタルヘルスウェブサイト上で,irb認定ランダムフィールドスタディを実施した。 他の発見の中で、過度に肯定的なリフレームとは対照的に、人々は共感的あるいは特定のリフレームを好む。 本研究は, 否定的思考を克服する上で, LMの使用が重要な意味を持つことを示す。

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