論文の概要: AI PsyRoom: Artificial Intelligence Platform for Segmented Yearning and Reactive Outcome Optimization Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06740v1
- Date: Sat, 07 Jun 2025 10:01:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-10 21:10:47.049558
- Title: AI PsyRoom: Artificial Intelligence Platform for Segmented Yearning and Reactive Outcome Optimization Method
- Title（参考訳）: AI PsyRoom: セグメンテッドイヤーニングとリアクティブアウトカム最適化のための人工知能プラットフォーム
- Authors: Yigui Feng, Qinglin Wang, Ke Liu, Xinhai Chen, Bo Yang, Jie Liu,
- Abstract要約: 心理学的カウンセリングは、メンタルヘルスサービスの需要の増加と専門職の不足により、大きな課題に直面している。
大規模言語モデル(LLM)は、心理学的カウンセリング、特に共感と感情的支援を支援する可能性がある。
本稿では,共感的,感情的ニュアンスのある会話を生成することで,心理カウンセリングを強化するためのマルチエージェント・シミュレーション・フレームワークであるAI PsyRoomを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.268828460773028
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Psychological counseling faces huge challenges due to the growing demand for mental health services and the shortage of trained professionals. Large language models (LLMs) have shown potential to assist psychological counseling, especially in empathy and emotional support. However, existing models lack a deep understanding of emotions and are unable to generate personalized treatment plans based on fine-grained emotions. To address these shortcomings, we present AI PsyRoom, a multi-agent simulation framework designed to enhance psychological counseling by generating empathetic and emotionally nuanced conversations. By leveraging fine-grained emotion classification and a multi-agent framework, we construct a multi-agent PsyRoom A for dialogue reconstruction, generating a high-quality dialogue dataset EmoPsy, which contains 35 sub-emotions, 423 specific emotion scenarios, and 12,350 dialogues. We also propose PsyRoom B for generating personalized treatment plans. Quantitative evaluations demonstrate that AI PsyRoom significantly outperforms state-of-the-art methods, achieving 18% improvement in problem orientation, 23% in expression, 24% in Empathy, and 16% in interactive communication quality. The datasets and models are publicly available, providing a foundation for advancing AI-assisted psychological counseling research.
- Abstract（参考訳）: 心理学的カウンセリングは、メンタルヘルスサービスの需要の増加と専門職の不足により、大きな課題に直面している。
大規模言語モデル(LLM)は、心理学的カウンセリング、特に共感と感情的支援を支援する可能性がある。
しかし、既存のモデルは感情の深い理解に欠けており、きめ細かい感情に基づいてパーソナライズされた治療計画を生成することができない。
これらの欠点に対処するために,情緒的,感情的ニュアンスのある会話を生成することで,心理的カウンセリングを強化するために設計されたマルチエージェント・シミュレーション・フレームワークであるAI PsyRoomを提案する。
微粒な感情分類とマルチエージェント・フレームワークを活用し,対話再構成のためのマルチエージェントPsyRoom Aを構築し,35のサブ感情,423の特定の感情シナリオ,12350の対話を含む高品質な対話データセットEmoPsyを生成する。
また、パーソナライズされた治療計画を作成するためのPsyRoom Bを提案する。
定量的評価によると、AI PsyRoomは最先端の手法を著しく上回り、問題の方向性が18%改善し、表現が23%、共感が24%、対話的なコミュニケーション品質が16%向上した。
データセットとモデルは公開されており、AI支援の心理的カウンセリング研究を促進する基盤を提供する。
関連論文リスト
- Sentient Agent as a Judge: Evaluating Higher-Order Social Cognition in Large Language Models [75.85319609088354]
SAGE(Sentient Agent as a Judge)は、大規模言語モデルの評価フレームワークである。
SAGEは人間のような感情の変化や内的思考をシミュレートするSentient Agentをインスタンス化する。
SAGEは、真に共感的で社会的に適応的な言語エージェントへの進捗を追跡するための、原則付き、スケーラブルで解釈可能なツールを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-01T19:06:10Z) - PsyCounAssist: A Full-Cycle AI-Powered Psychological Counseling Assistant System [6.868956036918275]
PsyCounAssistは、心理学的カウンセリングの実践を強化するために特別に設計された、包括的なAIによるカウンセリングシステムである。
マルチモーダル感情認識、自動構造化セッションレポート、パーソナライズされたAI生成フォローアップサポートを統合する。
Androidベースのタブレットデバイスにデプロイされたこのシステムは、現実のカウンセリングシナリオにおける実用性と柔軟性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-23T09:49:05Z) - DeepPsy-Agent: A Stage-Aware and Deep-Thinking Emotional Support Agent System [10.262822400879688]
DeepPsy-Agentは、心理学における3段階の援助理論とディープラーニング技術を組み合わせた革新的な心理学的支援システムである。
リアルな3万の心理的ホットラインの会話に基づいて、AIシミュレーション対話と専門家による再注釈戦略を用いて、高品質なマルチターン対話データセットを構築します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-20T05:59:29Z) - From Personas to Talks: Revisiting the Impact of Personas on LLM-Synthesized Emotional Support Conversations [19.67703146838264]
大規模言語モデル(LLM)は感情的サポートの会話の世代に革命をもたらした。
本稿では,感情的支援会話の創出におけるペルソナの役割について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-17T05:24:30Z) - AutoCBT: An Autonomous Multi-agent Framework for Cognitive Behavioral Therapy in Psychological Counseling [57.054489290192535]
伝統的な個人の心理カウンセリングは主にニッチであり、心理学的な問題を持つ個人によって選択されることが多い。
オンラインの自動カウンセリングは、恥の感情によって助けを求めることをためらう人たちに潜在的な解決策を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-16T09:57:12Z) - The Emotional Spectrum of LLMs: Leveraging Empathy and Emotion-Based Markers for Mental Health Support [41.463376100442396]
RACLETTEは、最先端のベンチマークと比較すると、感情的精度が優れていることを示す対話システムである。
本研究では,ユーザの感情プロファイルを,メンタルヘルスアセスメントの解釈マーカーとして用いる方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-28T07:42:29Z) - Enhancing AI-Driven Psychological Consultation: Layered Prompts with Large Language Models [44.99833362998488]
我々は, GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) を用いて, 心理的コンサルテーションサービスの強化について検討する。
提案手法では,ユーザ入力に動的に適応する新しい階層型プロンプトシステムを提案する。
また,LLMの感情的インテリジェンスを高めるために,共感とシナリオに基づくプロンプトを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-29T05:47:14Z) - Personality-affected Emotion Generation in Dialog Systems [67.40609683389947]
ダイアログシステムに与えられた個性に基づいて感情を生成する新しいタスクであるパーソナリティ影響感情生成を提案する。
本課題の課題,すなわち,(1)個性と感情的要因を不均一に統合し,(2)対話場面における多粒性感情情報を抽出する。
その結果,感情生成性能はマクロF1では13%,重み付きF1では5%向上することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T08:48:50Z) - Building Emotional Support Chatbots in the Era of LLMs [64.06811786616471]
我々は,Large Language Models (LLMs) の計算能力で人間の洞察を合成する革新的な方法論を導入する。
また,ChatGPTの文脈内学習の可能性を利用して,ExTESと呼ばれる感情支援対話データセットを生成する。
次に、LLaMAモデルに高度なチューニング手法を展開し、多様なトレーニング戦略の影響を検証し、最終的に感情的支援の相互作用に細心の注意を払ってLLMを出力する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-17T10:49:18Z)
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。