論文の概要: MADP: Multi-Agent Deductive Planning for Enhanced Cognitive-Behavioral Mental Health Question Answer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15826v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 07:18:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:11.325253
• Title: MADP: Multi-Agent Deductive Planning for Enhanced Cognitive-Behavioral Mental Health Question Answer
• Title（参考訳）: MADP:認知行動型メンタルヘルス質問に対するマルチエージェント・デダクティブ・プランニング
• Authors: Qi Chen, Dexi Liu,
• Abstract要約: マルチエージェント・デダクティブ・プランニング(MADP)というフレームワークを提案する。 MADPは認知行動療法(CBT)の様々な心理的要素間の相互作用に基づいている 我々はMADPフレームワークに基づいた新しいデータセットを構築し、それをLLM(Large Language Models)の微調整に利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.738135970011351
• License:
• Abstract: The Mental Health Question Answer (MHQA) task requires the seeker and supporter to complete the support process in one-turn dialogue. Given the richness of help-seeker posts, supporters must thoroughly understand the content and provide logical, comprehensive, and well-structured responses. Previous works in MHQA mostly focus on single-agent approaches based on the cognitive element of Cognitive Behavioral Therapy (CBT), but they overlook the interactions among various CBT elements, such as emotion and cognition. This limitation hinders the models' ability to thoroughly understand the distress of help-seekers. To address this, we propose a framework named Multi-Agent Deductive Planning (MADP), which is based on the interactions between the various psychological elements of CBT. This method guides Large Language Models (LLMs) to achieve a deeper understanding of the seeker's context and provide more personalized assistance based on individual circumstances. Furthermore, we construct a new dataset based on the MADP framework and use it to fine-tune LLMs, resulting in a specialized model named MADP-LLM. We conduct extensive experiments, including comparisons with multiple LLMs, human evaluations, and automatic evaluations, to validate the effectiveness of the MADP framework and MADP-LLM.
• Abstract（参考訳）: MHQA(Mental Health Question Answer)タスクでは、探究者と支援者がワンターン対話で支援プロセスを完成させる必要がある。 ヘルプ・シーカーの投稿が豊富であることを考えると、サポーターはコンテンツを完全に理解し、論理的で包括的で構造化された回答を提供しなければならない。 MHQAの以前の研究は主に認知行動療法(CBT)の認知的要素に基づく単一エージェントアプローチに焦点を当てていたが、感情や認知などの様々なCBT要素間の相互作用を見落としている。 この制限は、モデルがヘルプシーカーの苦悩を徹底的に理解する能力を妨げている。 そこで我々は,CBTの様々な心理的要素間の相互作用に基づくマルチエージェント・デダクティブ・プランニング(MADP)というフレームワークを提案する。 本手法は,Large Language Models (LLM) を誘導し,探索者の文脈をより深く理解し,個別の状況に基づいてよりパーソナライズされた支援を提供する。 さらに,MADPフレームワークをベースとした新たなデータセットを構築し,それをLLMの微調整に利用することにより,MADP-LLMという特殊なモデルを実現する。 我々は、MADPフレームワークとMADP-LLMの有効性を検証するために、複数のLCMとの比較、人的評価、自動評価などを含む広範な実験を行う。

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