論文の概要: PsyDT: Using LLMs to Construct the Digital Twin of Psychological Counselor with Personalized Counseling Style for Psychological Counseling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13660v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 09:38:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:24:47.526422
• Title: PsyDT: Using LLMs to Construct the Digital Twin of Psychological Counselor with Personalized Counseling Style for Psychological Counseling
• Title（参考訳）: PsyDT:LLMを使って心理学的カウンセリングのための個人化されたカウンセリングスタイルによる心理学的カウンセラーのデジタル双対を構築する
• Authors: Haojie Xie, Yirong Chen, Xiaofen Xing, Jingkai Lin, Xiangmin Xu,
• Abstract要約: 我々は、パーソナライズされたカウンセリングスタイルで心理カウンセラーのデジタルツインを構築するための新しいフレームワークであるPsyDTを提案する。 多数の現実世界のカウンセリングケースを収集する時間とコストのかかるアプローチと比較して、私たちのフレームワークはより速く、よりコスト効率の良いソリューションを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.08584138023052
• License:
• Abstract: Currently, large language models (LLMs) have made significant progress in the field of psychological counseling. However, existing mental health LLMs overlook a critical issue where they do not consider the fact that different psychological counselors exhibit different personal styles, including linguistic style and therapy techniques, etc. As a result, these LLMs fail to satisfy the individual needs of clients who seek different counseling styles. To help bridge this gap, we propose PsyDT, a novel framework using LLMs to construct the Digital Twin of Psychological counselor with personalized counseling style. Compared to the time-consuming and costly approach of collecting a large number of real-world counseling cases to create a specific counselor's digital twin, our framework offers a faster and more cost-effective solution. To construct PsyDT, we utilize dynamic one-shot learning by using GPT-4 to capture counselor's unique counseling style, mainly focusing on linguistic style and therapy techniques. Subsequently, using existing single-turn long-text dialogues with client's questions, GPT-4 is guided to synthesize multi-turn dialogues of specific counselor. Finally, we fine-tune the LLMs on the synthetic dataset, PsyDTCorpus, to achieve the digital twin of psychological counselor with personalized counseling style. Experimental results indicate that our proposed PsyDT framework can synthesize multi-turn dialogues that closely resemble real-world counseling cases and demonstrate better performance compared to other baselines, thereby show that our framework can effectively construct the digital twin of psychological counselor with a specific counseling style.
• Abstract（参考訳）: 現在、大規模言語モデル(LLM)は心理学的カウンセリングの分野で大きな進歩を遂げている。 しかし、既存の精神保健 LLM は、異なる心理カウンセラーが言語的スタイルやセラピー技術など、異なる個人的スタイルを示すという事実を考慮しない、重要な問題を見落としている。 結果として、これらのLCMは、異なるカウンセリングスタイルを求めるクライアントの個々のニーズを満たすことができない。 このギャップを埋めるために,パーソナライズされたカウンセリングスタイルのディジタル・ツイン・オブ・サイコロジカル・カウンセラーを構築するために,LSMを用いた新しいフレームワークであるPsyDTを提案する。 実世界のカウンセリングケースを大量に集めて特定のカウンセラーのデジタル双生児を作るという、時間と費用のかかるアプローチと比較すると、我々のフレームワークはより速く、よりコスト効率の良いソリューションを提供する。 PsyDTを構築するために,GPT-4を用いて動的ワンショット学習を用いてカウンセラーのユニークなカウンセリングスタイルを捉える。 その後、クライアントの質問と一ターン長文対話を用いてGPT-4を誘導し、特定のカウンセラーの多ターン対話を合成する。 最後に、合成データセットPsyDTCorpusのLCMを微調整し、パーソナライズされたカウンセリングスタイルの心理カウンセラーのデジタル双対を実現する。 実験結果から,PsyDTフレームワークは実世界のカウンセリングの事例によく似た多面的対話を合成し,他のベースラインよりも優れた性能を示すことが可能であることが示唆され,特定のカウンセリングスタイルで,心理学カウンセラーのディジタル双対を効果的に構築できることが示された。

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