論文の概要: Enhancing Depression-Diagnosis-Oriented Chat with Psychological State Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09717v1
- Date: Tue, 12 Mar 2024 07:17:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 21:44:54.660623
- Title: Enhancing Depression-Diagnosis-Oriented Chat with Psychological State Tracking
- Title(参考訳): 精神状態追跡による抑うつ・診断指向チャットの強化
- Authors: Yiyang Gu, Yougen Zhou, Qin Chen, Ningning Zhou, Jie Zhou, Aimin Zhou, Liang He,
- Abstract要約: Depression-diagnosis-oriented chatは、自己表現の患者を誘導し、うつ病検出の主要な症状を収集することを目的としている。
最近の研究は、面接に基づくうつ病の診断をシミュレートするために、タスク指向対話とchitchatを組み合わせることに焦点を当てている。
対話をガイドするための明確なフレームワークは検討されていない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 27.96718892323191
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Depression-diagnosis-oriented chat aims to guide patients in self-expression to collect key symptoms for depression detection. Recent work focuses on combining task-oriented dialogue and chitchat to simulate the interview-based depression diagnosis. Whereas, these methods can not well capture the changing information, feelings, or symptoms of the patient during dialogues. Moreover, no explicit framework has been explored to guide the dialogue, which results in some useless communications that affect the experience. In this paper, we propose to integrate Psychological State Tracking (POST) within the large language model (LLM) to explicitly guide depression-diagnosis-oriented chat. Specifically, the state is adapted from a psychological theoretical model, which consists of four components, namely Stage, Information, Summary and Next. We fine-tune an LLM model to generate the dynamic psychological state, which is further used to assist response generation at each turn to simulate the psychiatrist. Experimental results on the existing benchmark show that our proposed method boosts the performance of all subtasks in depression-diagnosis-oriented chat.
- Abstract(参考訳): Depression-diagnosis-oriented chatは、自己表現の患者を誘導し、うつ病検出の主要な症状を収集することを目的としている。
最近の研究は、面接に基づくうつ病の診断をシミュレートするために、タスク指向対話とchitchatを組み合わせることに焦点を当てている。
しかし、これらの手法は、対話中の患者の情報、感情、症状を十分に捉えることができない。
さらに、対話をガイドするための明確なフレームワークは検討されていない。
本稿では,精神状態追跡(POST)を大規模言語モデル(LLM)に統合し,うつ病指向のチャットを明示的にガイドすることを提案する。
具体的には、状態は、ステージ、情報、概要、次の4つの構成要素からなる心理学的理論モデルから適応される。
LLMモデルを微調整し、動的心理状態を生成し、各ターンでの応答生成を補助し、精神科医をシミュレートする。
既存のベンチマーク実験の結果,提案手法は抑うつ診断指向チャットにおける全てのサブタスクの性能を向上させることが示された。
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