論文の概要: From Conversation to Automation: Leveraging LLMs for Problem-Solving Therapy Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06101v2
• Date: Tue, 18 Feb 2025 22:02:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:56:34.770820
• Title: From Conversation to Automation: Leveraging LLMs for Problem-Solving Therapy Analysis
• Title（参考訳）: 会話から自動化へ:問題解決治療分析におけるLCMの活用
• Authors: Elham Aghakhani, Lu Wang, Karla T. Washington, George Demiris, Jina Huh-Yoo, Rezvaneh Rezapour,
• Abstract要約: 問題解決療法(PST)は、個人がストレスを管理し、個人の問題を解決するのに役立つ。 自動化を試みる前に、PSTの各セッションがどのように実行されるかを明確に理解することが重要である。 我々は、確立されたPSTコアストラテジーと新しいファシリテーティブストラテジーのセットを用いて、PSTアノテーションのための包括的なフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.700608883427542
• License:
• Abstract: Problem-solving therapy (PST) is a structured psychological approach that helps individuals manage stress and resolve personal issues by guiding them through problem identification, solution brainstorming, decision-making, and outcome evaluation. As mental health care increasingly adopts technologies like chatbots and large language models (LLMs), it is important to thoroughly understand how each session of PST is conducted before attempting to automate it. We developed a comprehensive framework for PST annotation using established PST Core Strategies and a set of novel Facilitative Strategies to analyze a corpus of real-world therapy transcripts to determine which strategies are most prevalent. Using various LLMs and transformer-based models, we found that GPT-4o outperformed all models, achieving the highest accuracy (0.76) in identifying all strategies. To gain deeper insights, we examined how strategies are applied by analyzing Therapeutic Dynamics (autonomy, self-disclosure, and metaphor), and linguistic patterns within our labeled data. Our research highlights LLMs' potential to automate therapy dialogue analysis, offering a scalable tool for mental health interventions. Our framework enhances PST by improving accessibility, effectiveness, and personalized support for therapists.
• Abstract（参考訳）: 問題解決療法(英: problem-solving therapy、PST)は、個人がストレスを管理し、問題解決、意思決定、結果評価を通じて個人的問題を導くことを支援する、構造化された心理的アプローチである。 メンタルヘルスはチャットボットや大規模言語モデル(LLM)といった技術を採用する傾向にあるため、PSTの各セッションが自動化される前にどのように実行されるかを明確に理解することが重要である。 我々は、確立されたPSTコアストラテジーとファシリテーティブストラテジーを用いて、PSTアノテーションの包括的なフレームワークを開発し、現実の治療法のコーパスを分析し、どの戦略が最も普及しているかを判断した。 様々なLCMとトランスフォーマーベースモデルを用いて、GPT-4oは全てのモデルより優れており、全ての戦略を特定する上で最も高い精度(0.76)を達成した。 より深い洞察を得るため、我々はセラピック・ダイナミクス(自律性、自己開示、メタファー)とラベル付きデータ内の言語パターンを分析して戦略をどのように適用するかを検討した。 我々の研究は、LLMが治療の対話分析を自動化する可能性を強調し、メンタルヘルス介入のためのスケーラブルなツールを提供する。 我々のフレームワークは、アクセシビリティ、有効性、パーソナライズされたセラピストのサポートを改善することで、PSTを強化します。

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