論文の概要: Data Augmentation of Multi-turn Psychological Dialogue via Knowledge-driven Progressive Thought Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16567v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 12:02:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 14:54:27.362314
• Title: Data Augmentation of Multi-turn Psychological Dialogue via Knowledge-driven Progressive Thought Prompting
• Title（参考訳）: 知識駆動型進歩的思考プロンプティングによる多ターン心理学対話のデータ増強
• Authors: Jiyue Jiang, Liheng Chen, Sheng Wang, Lingpeng Kong, Yu Li, Chuan Wu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はマルチターン対話の実装を単純化した。 心理的対話のような低リソース領域で満足なパフォーマンスを実現することは依然として困難です。 心理学的対話を生成するための LLM 指導のための知識駆動型進歩的思考促進手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.919537239016734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing dialogue data augmentation (DA) techniques predominantly focus on augmenting utterance-level dialogues, which makes it difficult to take dialogue contextual information into account. The advent of large language models (LLMs) has simplified the implementation of multi-turn dialogues. Due to absence of professional understanding and knowledge, it remains challenging to deliver satisfactory performance in low-resource domain, like psychological dialogue dialogue. DA involves creating new training or prompting data based on the existing data, which help the model better understand and generate psychology-related responses. In this paper, we aim to address the issue of multi-turn dialogue data augmentation for boosted performance in the psychology domain. We propose a knowledge-driven progressive thought prompting method to guide LLM to generate multi-turn psychology-related dialogue. This method integrates a progressive thought generator, a psychology knowledge generator, and a multi-turn dialogue generator. The thought generated by the progressive thought generator serves as a prompt to prevent the generated dialogue from having significant semantic deviations, while the psychology knowledge generator produces psychological knowledge to serve as the dialogue history for the LLM, guiding the dialogue generator to create multi-turn psychological dialogue. To ensure the precision of multi-turn psychological dialogue generation by LLM, a meticulous professional evaluation is required. Extensive experiments conducted on three datasets related to psychological dialogue verify the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 既存の対話データ拡張(DA)技術は、主に発話レベルの対話を強化することに焦点を当てており、対話コンテキスト情報を考慮に入れるのが困難である。 大規模言語モデル(LLM)の出現により、マルチターン対話の実装が簡略化された。 専門的な理解と知識が欠如しているため、心理的対話のような低リソース領域で満足なパフォーマンスを実現することは依然として困難である。 DAは、既存のデータに基づいて、新たなトレーニングを作成したり、データをプロンプトすることで、モデルが心理学関連の反応をよりよく理解し、生成するのに役立つ。 本稿では,心理学領域におけるパフォーマンス向上のためのマルチターン対話データ拡張の課題に対処することを目的とする。 本稿では,LLMを多ターン心理学関連対話に導くための知識駆動型進歩的思考促進手法を提案する。 この方法は、進歩的思考生成装置、心理学知識生成装置、多ターン対話生成装置を統合する。 プログレッシブ思考生成装置が生成した思考は、生成した対話が有意な意味的偏差を生じないようにするためのプロンプトとして機能し、心理学知識生成装置は、LLMの対話履歴として機能する心理学的知識を生成し、対話生成装置を誘導してマルチターン心理学的対話を生成する。 LLMによるマルチターン心理学的対話生成の精度を確保するためには、綿密な専門家による評価が必要である。 心理学的対話に関連する3つのデータセットを用いて実験を行い,提案手法の有効性を検証した。

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