論文の概要: CBT-Bench: Evaluating Large Language Models on Assisting Cognitive Behavior Therapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13218v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 04:52:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:23:13.392343
• Title: CBT-Bench: Evaluating Large Language Models on Assisting Cognitive Behavior Therapy
• Title（参考訳）: CBT-Bench:認知行動療法における大規模言語モデルの評価
• Authors: Mian Zhang, Xianjun Yang, Xinlu Zhang, Travis Labrum, Jamie C. Chiu, Shaun M. Eack, Fei Fang, William Yang Wang, Zhiyu Zoey Chen,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.23830698947637
• License:
• Abstract: There is a significant gap between patient needs and available mental health support today. In this paper, we aim to thoroughly examine the potential of using Large Language Models (LLMs) to assist professional psychotherapy. To this end, we propose a new benchmark, CBT-BENCH, for the systematic evaluation of cognitive behavioral therapy (CBT) assistance. We include three levels of tasks in CBT-BENCH: I: Basic CBT knowledge acquisition, with the task of multiple-choice questions; II: Cognitive model understanding, with the tasks of cognitive distortion classification, primary core belief classification, and fine-grained core belief classification; III: Therapeutic response generation, with the task of generating responses to patient speech in CBT therapy sessions. These tasks encompass key aspects of CBT that could potentially be enhanced through AI assistance, while also outlining a hierarchy of capability requirements, ranging from basic knowledge recitation to engaging in real therapeutic conversations. We evaluated representative LLMs on our benchmark. Experimental results indicate that while LLMs perform well in reciting CBT knowledge, they fall short in complex real-world scenarios requiring deep analysis of patients' cognitive structures and generating effective responses, suggesting potential future work.
• Abstract（参考訳）: 患者のニーズと、現在利用可能なメンタルヘルスサポートの間には、大きなギャップがある。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて,プロの心理療法を支援する可能性について,徹底的に検討することを目的とする。 そこで本研究では,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。 これらのタスクは、AIアシストを通じて強化される可能性のあるCBTの重要な側面を含み、基本的な知識の参照から実際の治療的会話への関与まで、能力要件の階層構造を概説する。 LLMをベンチマークで評価した。 実験の結果、LCMはCBTの知識をリサイクリングする上では良好に機能するが、患者の認知構造を深く分析し、効果的な反応を起こさなければならない複雑な現実のシナリオでは不足しており、将来的な仕事の可能性も示唆されている。

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