論文の概要: MentalAgora: A Gateway to Advanced Personalized Care in Mental Health through Multi-Agent Debating and Attribute Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02736v1
- Date: Wed, 3 Jul 2024 01:19:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 15:54:34.738189
- Title: MentalAgora: A Gateway to Advanced Personalized Care in Mental Health through Multi-Agent Debating and Attribute Control
- Title(参考訳): メンタルアゴラ:マルチエージェント議論と属性制御によるメンタルヘルスの高度パーソナライズドケアへの入り口
- Authors: Yeonji Lee, Sangjun Park, Kyunghyun Cho, JinYeong Bak,
- Abstract要約: MentalAgoraは、複数のエージェント間の相互作用によって強化された大きな言語モデルを利用した新しいフレームワークである。
このフレームワークは,戦略的議論,カウンセラー作成の調整,応答生成という3つの段階を通じて動作する。
実験やユーザスタディを含む評価は、MentalAgoraがプロの標準と整合し、ユーザの好みを効果的に満たしていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.21489535255022
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As mental health issues globally escalate, there is a tremendous need for advanced digital support systems. We introduce MentalAgora, a novel framework employing large language models enhanced by interaction between multiple agents for tailored mental health support. This framework operates through three stages: strategic debating, tailored counselor creation, and response generation, enabling the dynamic customization of responses based on individual user preferences and therapeutic needs. We conduct experiments utilizing a high-quality evaluation dataset TherapyTalk crafted with mental health professionals, shwoing that MentalAgora generates expert-aligned and user preference-enhanced responses. Our evaluations, including experiments and user studies, demonstrate that MentalAgora aligns with professional standards and effectively meets user preferences, setting a new benchmark for digital mental health interventions.
- Abstract(参考訳): メンタルヘルスの問題が世界中でエスカレートするにつれ、先進的なデジタルサポートシステムが必要である。
メンタルヘルス支援のための複数のエージェント間の相互作用によって強化された大規模言語モデルを用いた新しいフレームワークであるMentalAgoraを紹介する。
このフレームワークは、戦略的な議論、カウンセラー作成の調整、反応生成の3段階を通じて機能し、個々のユーザの好みと治療ニーズに基づいた反応の動的カスタマイズを可能にする。
我々は、メンタルヘルスの専門家による高品質な評価データセットAthedseTalkを用いた実験を行い、MentalAgoraが専門家に適応し、ユーザの嗜好を高める反応を生んでいることを証明した。
実験とユーザスタディを含む評価では、MentalAgoraが専門的な基準に適合し、ユーザの嗜好を効果的に満たし、デジタルメンタルヘルス介入のための新たなベンチマークを設定した。
関連論文リスト
- 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) - Towards Understanding Emotions for Engaged Mental Health Conversations [1.3654846342364306]
我々はキーストロークダイナミクスと感情分析を組み合わせた受動的感情センシングシステムを開発している。
短いテキストメッセージとキーボードタイピングパターンの分析は、クライアントと応答者の両方をサポートするために使用される感情情報を提供することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T01:27:15Z) - 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) - 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) - Empowering Psychotherapy with Large Language Models: Cognitive
Distortion Detection through Diagnosis of Thought Prompting [82.64015366154884]
本研究では,認知的歪み検出の課題について検討し,思考の早期発見(DoT)を提案する。
DoTは、事実と思考を分離するための主観的評価、思考と矛盾する推論プロセスを引き出すための対照的な推論、認知スキーマを要約するスキーマ分析という3つの段階を通して、患者のスピーチの診断を行う。
実験により、DoTは認知的歪み検出のためのChatGPTよりも大幅に改善され、一方で人間の専門家が承認した高品質な合理性を生成することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T02:47:21Z) - Enhancing Psychological Counseling with Large Language Model: A
Multifaceted Decision-Support System for Non-Professionals [31.01304974679576]
本稿では,非専門職を支援するために,大規模言語モデルの基礎の上に構築された新しいモデルを紹介し,オンラインユーザ談話に対する心理的介入を提供する。
様々な専門知識を持つ10人の専門的心理学的カウンセラーによる総合的研究を行い,システムの評価を行った。
以上の結果から,本システムは患者の問題を相対的精度で分析し,プロレベルの方策を推奨できる可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-29T10:20:53Z) - Psy-LLM: Scaling up Global Mental Health Psychological Services with
AI-based Large Language Models [3.650517404744655]
Psy-LLMフレームワークは、大規模言語モデルを利用したAIベースのツールである。
我々のフレームワークは、トレーニング済みのLLMと心理学者や広範囲にクロールされた心理学記事の現実のプロフェッショナルQ&Aを組み合わせる。
医療専門家のためのフロントエンドツールとして機能し、即時対応とマインドフルネス活動を提供して患者のストレスを軽減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-22T06:21:41Z) - "Am I A Good Therapist?" Automated Evaluation Of Psychotherapy Skills
Using Speech And Language Technologies [38.726068038788384]
5000以上のレコードのデータセットを使用して、当社のプラットフォームとそのパフォーマンスを説明します。
本システムでは,セッションのダイナミクスに関する情報を含む包括的フィードバックをセラピストに提供する。
我々は、近い将来、自動精神療法評価ツールの広範な利用が専門家の能力を増強すると確信している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-22T18:52:52Z)
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。