論文の概要: COCOA: CBT-based Conversational Counseling Agent using Memory Specialized in Cognitive Distortions and Dynamic Prompt

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17546v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 14:38:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 15:54:02.013992
• Title: COCOA: CBT-based Conversational Counseling Agent using Memory Specialized in Cognitive Distortions and Dynamic Prompt
• Title（参考訳）: COCOA:認知歪みと動的プロンプトに特化した記憶を用いたCBTに基づく会話型コージェリングエージェント
• Authors: Suyeon Lee, Jieun Kang, Harim Kim, Kyoung-Mee Chung, Dongha Lee, Jinyoung Yeo
• Abstract要約: 本研究では,認知行動療法(CBT)を応用した心理カウンセリングエージェントを開発した。 クライアントに関する高レベルな洞察を抽出しながら,カウンセリングに必要な情報を効率的に管理するメモリシステムを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.763448771196456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The demand for conversational agents that provide mental health care is consistently increasing. In this work, we develop a psychological counseling agent, referred to as CoCoA, that applies Cognitive Behavioral Therapy (CBT) techniques to identify and address cognitive distortions inherent in the client's statements. Specifically, we construct a memory system to efficiently manage information necessary for counseling while extracting high-level insights about the client from their utterances. Additionally, to ensure that the counseling agent generates appropriate responses, we introduce dynamic prompting to flexibly apply CBT techniques and facilitate the appropriate retrieval of information. We conducted dialogues between CoCoA and characters from Character.ai, creating a dataset for evaluation. Then, we asked GPT to evaluate the constructed counseling dataset, and our model demonstrated a statistically significant difference from other models.
• Abstract（参考訳）: メンタルヘルスを提供する会話エージェントの需要は一貫して増加している。 本研究では,ココアと呼ばれる心理カウンセリングエージェントを開発し,認知行動療法(cbt)手法を適用し,クライアントの言明に内在する認知的歪みを特定し,対処する。 具体的には, カウンセリングに必要な情報を効率的に管理し, 発話から顧客に関する高レベルな洞察を抽出できる記憶システムを構築する。 さらに,カウンセリングエージェントが適切な応答を生成することを保証するため,動的プロンプトを導入し,CBT技術を柔軟に適用し,適切な情報検索を容易にする。 CoCoAと character.ai の対話を行い,評価のためのデータセットを作成した。 そして,構築したカウンセリングデータセットの評価をGPTに依頼し,他のモデルと統計的に有意な差を示した。

関連論文リスト

• Interactive Dialogue Agents via Reinforcement Learning on Hindsight Regenerations [58.65755268815283]
  多くの実際の対話は対話的であり、つまりエージェントの発話が会話の相手に影響を与えるか、情報を引き出すか、意見を変えるかである。 この事実を利用して、既存の最適データを書き直し、拡張し、オフライン強化学習(RL)を介してトレーニングする。 実際の人間によるユーザ調査の結果、我々のアプローチは既存の最先端の対話エージェントを大きく上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T21:37:51Z)
• CBT-Bench: Evaluating Large Language Models on Assisting Cognitive Behavior Therapy [67.23830698947637]
  認知行動療法(CBT)支援の体系的評価のための新しいベンチマークであるCBT-BENCHを提案する。 我々は, CBT-BENCHにおける3段階の課題を含む: I: 基本的CBT知識獲得, 複数選択質問のタスク; II: 認知的モデル理解, 認知的歪み分類, 主根的信念分類, きめ細かい中核信念分類のタスク; III: 治療的応答生成, CBTセラピーセッションにおける患者音声に対する応答生成のタスク。 実験結果から,LLMはCBT知識のリサイティングに優れるが,複雑な実世界のシナリオでは不十分であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T04:52:57Z)
• 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)
• Chain-of-Interaction: Enhancing Large Language Models for Psychiatric Behavior Understanding by Dyadic Contexts [4.403408362362806]
  本稿では,対話型対話による精神科的意思決定支援のための大規模言語モデルを文脈化するための,対話型連鎖促進手法を提案する。 このアプローチにより、大規模言語モデルでは、患者の行動コーディングのためのコーディングスキーム、患者の状態、およびドメイン知識を活用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T17:47:49Z)
• 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)
• Response-act Guided Reinforced Dialogue Generation for Mental Health Counseling [25.524804770124145]
  本稿では、メンタルヘルスカウンセリング会話のための対話行動誘導応答生成器READERについて述べる。 READERは変換器上に構築されており、次の発話に対する潜在的な対話行為d(t+1)を共同で予測し、適切な応答u(t+1)を生成する。 ベンチマークカウンセリング会話データセットであるHOPE上でREADERを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T08:53:35Z)
• Automated Quality Assessment of Cognitive Behavioral Therapy Sessions Through Highly Contextualized Language Representations [34.670548892766625]
  認知行動療法(Cognitive Behavioral Therapy, CBT)という,特定の心理療法の行動自動スコアリングモデルを提案する。 このモデルは高い解釈可能性を達成するためにマルチタスクで訓練される。 BERTベースの表現は、利用可能な治療メタデータでさらに拡張され、関連する非言語的コンテキストを提供し、一貫したパフォーマンス改善につながります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T09:22:29Z)
• MET: Multimodal Perception of Engagement for Telehealth [52.54282887530756]
  ビデオから人間のエンゲージメントレベルを知覚する学習ベースアルゴリズムMETを提案する。 我々はメンタルヘルス患者のエンゲージメント検出のための新しいデータセットMEDICAをリリースした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T15:18:38Z)

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。