論文の概要: Crisp: Cognitive Restructuring of Negative Thoughts through Multi-turn Supportive Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17238v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 04:22:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.244028
• Title: Crisp: Cognitive Restructuring of Negative Thoughts through Multi-turn Supportive Dialogues
• Title（参考訳）: Crisp:マルチターン支援対話による否定的思考の認知的再構成
• Authors: Jinfeng Zhou, Yuxuan Chen, Jianing Yin, Yongkang Huang, Yihan Shi, Xikun Zhang, Libiao Peng, Rongsheng Zhang, Tangjie Lv, Zhipeng Hu, Hongning Wang, Minlie Huang,
• Abstract要約: 認知的再構成(Cognitive Restructuring, CR)は、個人の否定的思考を識別し、再構成することを目的とした精神療法のプロセスである。 既存の取り組みでは、単純なテキストの書き直し、固定パターンの対話、あるいはワンショットのCRワークフローを通じてCRを実装している。 本稿では,CRの新しいフレームワークであるCRDialを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.16593367473259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cognitive Restructuring (CR) is a psychotherapeutic process aimed at identifying and restructuring an individual's negative thoughts, arising from mental health challenges, into more helpful and positive ones via multi-turn dialogues. Clinician shortage and stigma urge the development of human-LLM interactive psychotherapy for CR. Yet, existing efforts implement CR via simple text rewriting, fixed-pattern dialogues, or a one-shot CR workflow, failing to align with the psychotherapeutic process for effective CR. To address this gap, we propose CRDial, a novel framework for CR, which creates multi-turn dialogues with specifically designed identification and restructuring stages of negative thoughts, integrates sentence-level supportive conversation strategies, and adopts a multi-channel loop mechanism to enable iterative CR. With CRDial, we distill Crisp, a large-scale and high-quality bilingual dialogue dataset, from LLM. We then train Crispers, Crisp-based conversational LLMs for CR, at 7B and 14B scales. Extensive human studies show the superiority of Crispers in pointwise, pairwise, and intervention evaluations.
• Abstract（参考訳）: 認知的再構成(CR、Cognitive Restructuring)は、精神的な健康問題から生じる個人の否定的思考を、マルチターン対話を通じてより有用でポジティブなものに識別し、再構成することを目的とした精神療法のプロセスである。 臨床医不足とスティグマは、CRに対するヒト-LLMインタラクティブ精神療法の開発を促す。 しかし、既存の取り組みでは、単純なテキストの書き直し、固定パターンの対話、あるいはワンショットのCRワークフローを通じてCRを実装しており、効果的なCRのための精神療法プロセスと整合しない。 このギャップに対処するため,CR の新しいフレームワークである CRDial を提案し,否定的思考の特定と再構成の段階を特別に設計したマルチターン対話を作成し,文レベルの支援的会話戦略を統合し,反復的 CR を実現するためにマルチチャネルループ機構を採用する。 CRDial を用いて LLM から大規模かつ高品質なバイリンガル対話データセット Crisp を抽出する。 その後、CRのためのCrisperベースの会話型LLMを7B、14Bスケールでトレーニングします。 広範囲にわたる人間の研究は、ポイントワイド、ペアワイド、介入評価において、Crisperの優位性を示している。

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