論文の概要: Mixed Chain-of-Psychotherapies for Emotional Support Chatbot
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19533v1
- Date: Sun, 29 Sep 2024 03:34:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 22:38:15.047710
- Title: Mixed Chain-of-Psychotherapies for Emotional Support Chatbot
- Title(参考訳): 感情支援型チャットボットのための混合型心理療法
- Authors: Siyuan Chen, Cong Ming, Zhiling Zhang, Yanyi Chen, Kenny Q. Zhu, Mengyue Wu,
- Abstract要約: PsyMixは精神療法のアプローチの観点から、探索者の状態の分析を統合する。
CoPの混合物を微調整することで、様々な精神療法の強さを取り入れることを学ぶ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.71678955114496
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the realm of mental health support chatbots, it is vital to show empathy and encourage self-exploration to provide tailored solutions. However, current approaches tend to provide general insights or solutions without fully understanding the help-seeker's situation. Therefore, we propose PsyMix, a chatbot that integrates the analyses of the seeker's state from the perspective of a psychotherapy approach (Chain-of-Psychotherapies, CoP) before generating the response, and learns to incorporate the strength of various psychotherapies by fine-tuning on a mixture of CoPs. Through comprehensive evaluation, we found that PsyMix can outperform the ChatGPT baseline, and demonstrate a comparable level of empathy in its responses to that of human counselors.
- Abstract(参考訳): メンタルヘルス支援チャットボットの領域では、共感を示し、適切なソリューションを提供するための自己探索を促進することが不可欠である。
しかし、現在のアプローチは、ヘルプ・シーカーの状況を完全に理解することなく、一般的な洞察や解決策を提供する傾向にある。
そこで我々は, 心理療法(Chain-of-Psychotherapies, CoP) の観点から, 探索者の状態分析を統合したチャットボットPsyMixを提案する。
包括的評価により,PsyMixはChatGPTベースラインを上回り,ヒトカウンセラーに対する共感度は同等であった。
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) - Therapy as an NLP Task: Psychologists' Comparison of LLMs and Human Peers in CBT [6.812247730094931]
本研究は,大規模言語モデル(LLM)をエビデンスベースの治療の担い手として用いる可能性と限界について検討する。
認知行動療法(CBT)に根ざした公衆アクセス型メンタルヘルスの会話を再現し,セッションダイナミクスとカウンセラーのCBTに基づく行動の比較を行った。
その結果, ピアセッションは共感, 小話, セラピーアライアンス, 共有体験が特徴であるが, セラピストのドリフトがしばしば現れることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-03T19:19:13Z) - 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) - 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) - Enhancing Depression-Diagnosis-Oriented Chat with Psychological State Tracking [27.96718892323191]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T07:17:01Z) - HealMe: Harnessing Cognitive Reframing in Large Language Models for Psychotherapy [25.908522131646258]
メンタルエンハンスメント(HealMe)モデルにおける適応言語によるヘルピングとエンパワーメントについて紹介する。
この新しい認知的リフレーミング療法は、根深い否定的思考に効果的に対処し、合理的でバランスの取れた視点を育む。
我々は、認知リフレーミングのパフォーマンスを厳格に評価するために特別に設計された、包括的で専門的な心理学的評価指標を採用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T09:10:34Z) - 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) - 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) - Chain of Empathy: Enhancing Empathetic Response of Large Language Models Based on Psychotherapy Models [2.679689033125693]
本稿では,心理療法の知見を活かして,大規模言語モデル(LLM)を誘導し,人間の感情状態を理解する新しい方法である「共感の連鎖(CoE)」を提案する。
この方法は認知行動療法(CBT)、弁証的行動療法(DBT)、人中心療法(PCT)、現実療法(RT)など様々な心理療法のアプローチにインスパイアされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T02:21:39Z)
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。