論文の概要: Towards Understanding Counseling Conversations: Domain Knowledge and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14200v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 01:02:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 16:54:00.345678
• Title: Towards Understanding Counseling Conversations: Domain Knowledge and Large Language Models
• Title（参考訳）: 会話の理解に向けて:ドメイン知識と大規模言語モデル
• Authors: Younghun Lee, Dan Goldwasser, Laura Schwab Reese
• Abstract要約: 本稿では,カウンセリング会話をより良く表現するために,ドメイン知識と大規模言語モデル(LLM)の有効性を検討するための体系的なアプローチを提案する。 本稿では,トランスフォーマーモデルやGPTモデルのような最先端言語モデルは,会話結果の予測に失敗することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.588557390720236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the dynamics of counseling conversations is an important task, yet it is a challenging NLP problem regardless of the recent advance of Transformer-based pre-trained language models. This paper proposes a systematic approach to examine the efficacy of domain knowledge and large language models (LLMs) in better representing conversations between a crisis counselor and a help seeker. We empirically show that state-of-the-art language models such as Transformer-based models and GPT models fail to predict the conversation outcome. To provide richer context to conversations, we incorporate human-annotated domain knowledge and LLM-generated features; simple integration of domain knowledge and LLM features improves the model performance by approximately 15%. We argue that both domain knowledge and LLM-generated features can be exploited to better characterize counseling conversations when they are used as an additional context to conversations.
• Abstract（参考訳）: カウンセリング会話のダイナミクスを理解することは重要な課題であるが、トランスフォーマーベースの事前学習言語モデルの最近の進歩にかかわらず、NLPの問題である。 本稿では,危機カウンセラーと支援者との会話をより良く表現するために,ドメイン知識と大規模言語モデル(llm)の有効性を検討するための体系的アプローチを提案する。 本稿では,トランスフォーマーモデルやGPTモデルのような最先端言語モデルは,会話結果の予測に失敗することを示す。 会話によりリッチなコンテキストを提供するために、人間アノテーション付きドメイン知識とLLM生成機能を導入し、ドメイン知識とLLM機能の統合をシンプルにすることで、モデルの性能を約15%改善する。 ドメイン知識とllm生成機能の両方が、会話に追加のコンテキストとして使用される場合、カウンセリングの会話をよりよく特徴付けるために活用できると主張する。

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