論文の概要: A Fully Generative Motivational Interviewing Counsellor Chatbot for Moving Smokers Towards the Decision to Quit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17362v2
• Date: Mon, 26 May 2025 08:28:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 14:32:55.65611
• Title: A Fully Generative Motivational Interviewing Counsellor Chatbot for Moving Smokers Towards the Decision to Quit
• Title（参考訳）: クイット決定に向けての喫煙者移動のための総生成的モチベーション・インタビュア・チャットボット
• Authors: Zafarullah Mahmood, Soliman Ali, Jiading Zhu, Mohamed Abdelwahab, Michelle Yu Collins, Sihan Chen, Yi Cheng Zhao, Jodi Wolff, Osnat Melamed, Nadia Minian, Marta Maslej, Carolynne Cooper, Matt Ratto, Peter Selby, Jonathan Rose,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自動トークセラピストとして機能する可能性がある。 喫煙者に対して喫煙をやめるよう動機づけることに焦点を当てたカウンセラーチャットボットを提示する。 最先端のLCMと、Motivational Interviewing (MI)と呼ばれる広く応用された治療アプローチを使用している。 被験者106名を対象に実験を行い,1週間後の会話前に喫煙をやめられるという自信を計測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.946442627495986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The conversational capabilities of Large Language Models (LLMs) suggest that they may be able to perform as automated talk therapists. It is crucial to know if these systems would be effective and adhere to known standards. We present a counsellor chatbot that focuses on motivating tobacco smokers to quit smoking. It uses a state-of-the-art LLM and a widely applied therapeutic approach called Motivational Interviewing (MI), and was evolved in collaboration with clinician-scientists with expertise in MI. We also describe and validate an automated assessment of both the chatbot's adherence to MI and client responses. The chatbot was tested on 106 participants, and their confidence that they could succeed in quitting smoking was measured before the conversation and one week later. Participants' confidence increased by an average of 1.7 on a 0-10 scale. The automated assessment of the chatbot showed adherence to MI standards in 98% of utterances, higher than human counsellors. The chatbot scored well on a participant-reported metric of perceived empathy but lower than typical human counsellors. Furthermore, participants' language indicated a good level of motivation to change, a key goal in MI. These results suggest that the automation of talk therapy with a modern LLM has promise.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の会話能力は、自動化されたトークセラピストとして機能する可能性があることを示唆している。 これらのシステムが有効であり、既知の標準に準拠しているかどうかを知ることは重要である。 本稿では,喫煙者の禁煙を動機づけるカウンセラーチャットボットについて紹介する。 最先端のLLMと広く応用されているMotivational Interviewing (MI) を用いており、MIの専門知識を持つ臨床科学者と共同で開発された。 また,チャットボットのMI順守とクライアント応答の自動評価についても述べる。 チャットボットは106人の被験者でテストされ、会話の前と1週間後に喫煙をやめられるという自信が測定された。 参加者の信頼度は0-10スケールで平均1.7上昇した。 チャットボットの自動評価では, 発話の98%でMI標準に順応し, ヒトのカウンセラーよりも高い結果が得られた。 このチャットボットは、参加者が報告した共感の指標でよく評価されたが、一般的な人間のカウンセラーよりも低い。 さらに、参加者の言語は変化へのモチベーションのレベルが良く、MIの重要な目標であった。 これらの結果から,現代のLLMによるトークセラピーの自動化は有望であることが示唆された。

関連論文リスト

• Interactive Dialogue Agents via Reinforcement Learning on Hindsight Regenerations [58.65755268815283]
  多くの実際の対話は対話的であり、つまりエージェントの発話が会話の相手に影響を与えるか、情報を引き出すか、意見を変えるかである。 この事実を利用して、既存の最適データを書き直し、拡張し、オフライン強化学習(RL)を介してトレーニングする。 実際の人間によるユーザ調査の結果、我々のアプローチは既存の最先端の対話エージェントを大きく上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T21:37:51Z)
• Prompt Engineering a Schizophrenia Chatbot: Utilizing a Multi-Agent Approach for Enhanced Compliance with Prompt Instructions [0.0699049312989311]
  統合失調症の患者は、しばしば認知障害を伴い、自分の状態について学ぶ能力を妨げることがある。 大規模言語モデル(LLM)は、トピックのメンタルヘルス情報をよりアクセシビリティとエンゲージメントを高める可能性を秘めているが、それらのブラックボックスの性質は倫理と安全に関する懸念を喚起する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T09:49:24Z)
• Coaching Copilot: Blended Form of an LLM-Powered Chatbot and a Human Coach to Effectively Support Self-Reflection for Leadership Growth [40.30407535831779]
  本稿では,近年のLarge Language Models (LLM) を利用したチャットボットが,エグゼクティブコーチングの分野におけるプロフェッショナルコーチと協調する可能性について考察する。 彼らと一緒にデザインワークショップを開催し,10組のコーチ-クライアントペアに関する2週間のユーザスタディを通じて,人間のコーチを補完するチャットボットの統合の実現可能性とニュアンスについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T06:20:56Z)
• Approximating Online Human Evaluation of Social Chatbots with Prompting [11.657633779338724]
  既存の評価指標は、オフラインユーザ評価の自動化と、事前計算したダイアログの人的判断の近似を目的としている。 GPTファミリーの大規模言語モデル(LLM)を利用したオンライン人間評価の近似手法を提案する。 Prompting (DEP) に基づく新しいダイアログシステム評価フレームワークを導入し,完全な自動評価パイプラインを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T14:45:01Z)
• InterviewBot: Real-Time End-to-End Dialogue System to Interview Students for College Admission [18.630848902825406]
  InterviewBotは会話履歴とカスタマイズされたトピックをコヒーレントな埋め込みスペースに統合する。 7,361件の人間対人間インタビューの音声録音を自動転写し、440件を手作業で微調整・評価する。 InterviewBotは、その回答をインタビューデータと比較することで統計的にテストし、プロのインタビュアーや様々な学生にリアルタイムで対話させることによって動的にテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T09:46:56Z)
• Rewarding Chatbots for Real-World Engagement with Millions of Users [1.2583983802175422]
  本研究では,ユーザエンゲージメントを優先して保持性を高めるソーシャルチャットボットの開発について検討する。 提案手法では,ユーザインタラクションから収集した擬似ラベルを用いて報酬モデルのトレーニングを行う。 Chai Researchプラットフォーム上の1万人のデイリーチャットユーザを対象としたA/Bテストは、このアプローチがMCLを最大70%向上させることを示している。 今後の作業は、報酬モデルを使用してデータフライホイールを実現し、最新のユーザ会話を使用して、言語モデルと報酬モデルを交互に微調整することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-10T18:53:52Z)
• Put Chatbot into Its Interlocutor's Shoes: New Framework to Learn Chatbot Responding with Intention [55.77218465471519]
  本稿では,チャットボットに人間のような意図を持つための革新的なフレームワークを提案する。 我々のフレームワークには、ガイドロボットと人間の役割を担うインターロケータモデルが含まれていた。 本フレームワークを3つの実験的なセットアップを用いて検討し,4つの異なる指標を用いた誘導ロボットの評価を行い,柔軟性と性能の利点を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T15:24:37Z)
• You Impress Me: Dialogue Generation via Mutual Persona Perception [62.89449096369027]
  認知科学の研究は、理解が高品質なチャット会話に不可欠なシグナルであることを示唆している。 そこで我々は,P2 Botを提案する。このP2 Botは,理解を明示的にモデル化することを目的とした送信機受信者ベースのフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-11T12:51:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。