論文の概要: Enhancing Psychological Counseling with Large Language Model: A Multifaceted Decision-Support System for Non-Professionals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15192v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 10:20:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 14:39:07.117482
• Title: Enhancing Psychological Counseling with Large Language Model: A Multifaceted Decision-Support System for Non-Professionals
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる心理的カウンセリングの強化:非プロのための多面的意思決定支援システム
• Authors: Guanghui Fu, Qing Zhao, Jianqiang Li, Dan Luo, Changwei Song, Wei Zhai, Shuo Liu, Fan Wang, Yan Wang, Lijuan Cheng, Juan Zhang, Bing Xiang Yang
• Abstract要約: 本稿では,非専門職を支援するために,大規模言語モデルの基礎の上に構築された新しいモデルを紹介し,オンラインユーザ談話に対する心理的介入を提供する。 様々な専門知識を持つ10人の専門的心理学的カウンセラーによる総合的研究を行い,システムの評価を行った。 以上の結果から,本システムは患者の問題を相対的精度で分析し,プロレベルの方策を推奨できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.01304974679576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the contemporary landscape of social media, an alarming number of users express negative emotions, some of which manifest as strong suicidal intentions. This situation underscores a profound need for trained psychological counselors who can enact effective mental interventions. However, the development of these professionals is often an imperative but time-consuming task. Consequently, the mobilization of non-professionals or volunteers in this capacity emerges as a pressing concern. Leveraging the capabilities of artificial intelligence, and in particular, the recent advances in large language models, offers a viable solution to this challenge. This paper introduces a novel model constructed on the foundation of large language models to fully assist non-professionals in providing psychological interventions on online user discourses. This framework makes it plausible to harness the power of non-professional counselors in a meaningful way. A comprehensive study was conducted involving ten professional psychological counselors of varying expertise, evaluating the system across five critical dimensions. The findings affirm that our system is capable of analyzing patients' issues with relative accuracy and proffering professional-level strategies recommendations, thereby enhancing support for non-professionals. This research serves as a compelling validation of the application of large language models in the field of psychology and lays the groundwork for a new paradigm of community-based mental health support.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの現代的状況では、多くのユーザーが否定的な感情を表現しており、中には強い自殺意図を示すものもある。 この状況は、効果的な精神介入を遂行できる訓練された精神カウンセラーの必要性の根底にある。 しかしながら、これらのプロフェッショナルの開発は、しばしば命令的だが時間を要する作業である。 その結果、この能力における非専門家やボランティアの動員が差し迫った懸念となっている。 人工知能の能力、特に最近の大規模言語モデルの進歩を活用することで、この課題に対する有効な解決策が得られます。 本稿では,非専門家がオンラインユーザ談話に心理的介入を行うのを完全支援するために,大規模言語モデルの構築を基礎とした新しいモデルを提案する。 この枠組みは、非専門的なカウンセラーの力を有意義に活用することができる。 専門知識の異なる10人の専門的心理カウンセラーを対象に,5つの批判的側面からシステムを評価する総合的な調査を行った。 その結果,本システムでは,患者の問題を相対的精度で分析し,プロレベルの方策を推奨し,非専門職のサポートを強化することができることを確認した。 この研究は、心理学の分野における大規模言語モデルの適用の説得力のある検証となり、コミュニティベースのメンタルヘルスサポートの新しいパラダイムの基礎となる。

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