論文の概要: ChatCounselor: A Large Language Models for Mental Health Support
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15461v1
- Date: Wed, 27 Sep 2023 07:57:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 14:54:01.066979
- Title: ChatCounselor: A Large Language Models for Mental Health Support
- Title(参考訳): chatcounselor: メンタルヘルスサポートのための大規模言語モデル
- Authors: June M. Liu, Donghao Li, He Cao, Tianhe Ren, Zeyi Liao and Jiamin Wu
- Abstract要約: ChatCounselorは、メンタルヘルスをサポートするために設計された、大きな言語モデル(LLM)ソリューションである。
トレーニングデータセットであるPsych8kは、毎時間260回のインディーインタビューから構築された。
ChatCounselorはカウンセリングのBenchで既存のオープンソースモデルを超え、ChatGPTのパフォーマンスレベルにアプローチしている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.639639227401625
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents ChatCounselor, a large language model (LLM) solution
designed to provide mental health support. Unlike generic chatbots,
ChatCounselor is distinguished by its foundation in real conversations between
consulting clients and professional psychologists, enabling it to possess
specialized knowledge and counseling skills in the field of psychology. The
training dataset, Psych8k, was constructed from 260 in-depth interviews, each
spanning an hour. To assess the quality of counseling responses, the counseling
Bench was devised. Leveraging GPT-4 and meticulously crafted prompts based on
seven metrics of psychological counseling assessment, the model underwent
evaluation using a set of real-world counseling questions. Impressively,
ChatCounselor surpasses existing open-source models in the counseling Bench and
approaches the performance level of ChatGPT, showcasing the remarkable
enhancement in model capability attained through high-quality domain-specific
data.
- Abstract(参考訳): 本稿では,メンタルヘルス支援を目的とした大規模言語モデル(LLM)ソリューションChatCounselorを提案する。
一般的なチャットボットとは異なり、chatcounselorはコンサルティングクライアントとプロの心理学者との実際の会話における基盤によって区別され、心理学の分野で専門的な知識とカウンセリングスキルを持つことができる。
トレーニングデータセットであるPsych8kは、毎時間260回のインタビューから構築された。
カウンセリング反応の質を評価するためにカウンセリングベンチが考案された。
心理カウンセリング評価の7つの指標に基づいて,gpt-4と細心の注意深いプロンプトを活用し,実世界のカウンセリング質問のセットを用いて評価を行った。
印象的なことに、chatcounselorはカウンセリングベンチで既存のオープンソースモデルを超え、chatgptのパフォーマンスレベルに近づき、高品質なドメイン固有データによって達成されたモデル能力の著しい向上を示している。
関連論文リスト
- AutoCBT: An Autonomous Multi-agent Framework for Cognitive Behavioral Therapy in Psychological Counseling [57.054489290192535]
伝統的な個人の心理カウンセリングは主にニッチであり、心理学的な問題を持つ個人によって選択されることが多い。
オンラインの自動カウンセリングは、恥の感情によって助けを求めることをためらう人たちに潜在的な解決策を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-16T09:57:12Z) - MentalArena: Self-play Training of Language Models for Diagnosis and Treatment of Mental Health Disorders [59.515827458631975]
メンタルヘルス障害は世界で最も深刻な病気の1つである。
プライバシーに関する懸念は、パーソナライズされた治療データのアクセシビリティを制限する。
MentalArenaは、言語モデルをトレーニングするためのセルフプレイフレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-09T13:06:40Z) - Enhancing AI-Driven Psychological Consultation: Layered Prompts with Large Language Models [44.99833362998488]
我々は, GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) を用いて, 心理的コンサルテーションサービスの強化について検討する。
提案手法では,ユーザ入力に動的に適応する新しい階層型プロンプトシステムを提案する。
また,LLMの感情的インテリジェンスを高めるために,共感とシナリオに基づくプロンプトを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-29T05:47:14Z) - Cactus: Towards Psychological Counseling Conversations using Cognitive Behavioral Theory [24.937025825501998]
我々は,認知行動療法(Cognitive Behavioral Therapy, CBT)の目標指向的, 構造化的アプローチを用いて, 実生活インタラクションをエミュレートする多ターン対話データセットを作成する。
我々は、実際のカウンセリングセッションの評価、専門家の評価との整合性の確保に使用される確立された心理学的基準をベンチマークする。
Cactusで訓練されたモデルであるCamelはカウンセリングスキルにおいて他のモデルよりも優れており、カウンセリングエージェントとしての有効性と可能性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-03T13:41:31Z) - LLM Questionnaire Completion for Automatic Psychiatric Assessment [49.1574468325115]
大規模言語モデル(LLM)を用いて、非構造的心理面接を、様々な精神科領域と人格領域にまたがる構造化された質問票に変換する。
得られた回答は、うつ病の標準化された精神医学的指標(PHQ-8)とPTSD(PCL-C)の予測に使用される特徴として符号化される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-09T09:03:11Z) - CPsyCoun: A Report-based Multi-turn Dialogue Reconstruction and Evaluation Framework for Chinese Psychological Counseling [27.193022503592342]
中国における心理カウンセリングのための多面的対話再構築・評価フレームワークCPsyCounを提案する。
心理カウンセリングレポートを完全に活用するために、高品質な対話を構築するための2段階のアプローチが考案された。
マルチターン心理相談の効果的な自動評価のための総合評価ベンチマークを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-26T05:18:00Z) - VCounselor: A Psychological Intervention Chat Agent Based on a Knowledge-Enhanced Large Language Model [1.0055768887247036]
本研究の目的は,心理介入における大規模言語モデルの有効性と信頼性を向上させることである。
我々は、新しい感情的相互作用構造と知識・エンハンスメント構造を提案することで、この目標を達成した。
その結果, VCounselorの感情的相互作用構造と知識強調構造は, 心理的介入の有効性と信頼性を有意に向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T12:46:02Z) - Can Large Language Models be Used to Provide Psychological Counselling?
An Analysis of GPT-4-Generated Responses Using Role-play Dialogues [0.0]
メンタルヘルスは現代社会にとってますます深刻な課題となっている。
本研究は、専門家カウンセラーを含むロールプレイングシナリオを通じてカウンセリング対話データを収集した。
第三者カウンセラーは、ヒトカウンセラーとGPT-4で生成されたカウンセラーからの反応の適切性を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T06:05:36Z) - PsychoGAT: A Novel Psychological Measurement Paradigm through Interactive Fiction Games with LLM Agents [68.50571379012621]
心理的な測定は、精神健康、自己理解、そして個人の発達に不可欠である。
心理学ゲームAgenT(サイコガト)は、信頼性、収束妥当性、差別的妥当性などの心理学的指標において統計的に有意な卓越性を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T18:00:30Z) - K-ESConv: Knowledge Injection for Emotional Support Dialogue Systems via
Prompt Learning [83.19215082550163]
K-ESConvは、感情支援対話システムのための、新しい学習に基づく知識注入手法である。
本研究では,情緒的支援データセットESConvを用いて,外部の専門的情緒的Q&Aフォーラムから知識を抽出し,組み込んだモデルを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-16T08:10:10Z) - Modeling Motivational Interviewing Strategies On An Online Peer-to-Peer
Counseling Platform [35.9642101732025]
本稿では、ピアカウンセラーチャットメッセージからモチベーションの高い面接手法にマッピングすることで、ギャップを埋めることを模索する。
顧客満足度をカウンセリングセッションで予測する手法を検討するため,MI手法が会話評価に与える影響について検討した。
この研究は、ピアツーピアカウンセラープラットフォームにおけるモチベーション面接技術の使用に関する深い理解を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-09T20:25:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。