論文の概要: Spiritual-LLM : Gita Inspired Mental Health Therapy In the Era of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19185v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 23:02:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.412304
• Title: Spiritual-LLM : Gita Inspired Mental Health Therapy In the Era of LLMs
• Title（参考訳）: スピリチュアルLLM : LLM時代の精神保健療法に触発されたGita
• Authors: Janak Kapuriya, Aman Singh, Jainendra Shukla, Rajiv Ratn Shah,
• Abstract要約: 本研究では,Bhagavad Gitaの霊的知恵を,先進的な大規模言語モデルGPT-4oと統合することによって,新たな枠組みを導入する。 我々は、精神保健特定モデルと汎用モデルの両方を含む12の最先端LCMに対して、GITをベンチマークする。 以上の結果から,ユーザ満足度の向上とサポート成果の認識のために,霊的指導に富むAIシステムの可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.30725598459055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional mental health support systems often generate responses based solely on the user's current emotion and situations, resulting in superficial interventions that fail to address deeper emotional needs. This study introduces a novel framework by integrating spiritual wisdom from the Bhagavad Gita with advanced large language model GPT-4o to enhance emotional well-being. We present the GITes (Gita Integrated Therapy for Emotional Support) dataset, which enhances the existing ExTES mental health dataset by including 10,729 spiritually guided responses generated by GPT-4o and evaluated by domain experts. We benchmark GITes against 12 state-of-the-art LLMs, including both mental health specific and general purpose models. To evaluate spiritual relevance in generated responses beyond what conventional n-gram based metrics capture, we propose a novel Spiritual Insight metric and automate assessment via an LLM as jury framework using chain-of-thought prompting. Integrating spiritual guidance into AI driven support enhances both NLP and spiritual metrics for the best performing LLM Phi3-Mini 3.2B Instruct, achieving improvements of 122.71% in ROUGE, 126.53% in METEOR, 8.15% in BERT score, 15.92% in Spiritual Insight, 18.61% in Sufficiency and 13.22% in Relevance compared to its zero-shot counterpart. While these results reflect substantial improvements across automated empathy and spirituality metrics, further validation in real world patient populations remains a necessary step. Our findings indicate a strong potential for AI systems enriched with spiritual guidance to enhance user satisfaction and perceived support outcomes. The code and dataset will be publicly available to advance further research in this emerging area.
• Abstract（参考訳）: 伝統的なメンタルヘルス支援システムは、しばしばユーザーの現在の感情と状況にのみ依存した応答を生成し、結果として表面的な介入が、より深い感情的なニーズに対応できない。 本研究では,Bhagavad Gitaの霊的知恵を高度な言語モデルGPT-4oと統合し,感情的幸福感を高めることによって,新たな枠組みを導入する。 GIT(Gita Integrated Therapy for Emotional Support)データセットを提示し、GPT-4oが生成し、ドメインの専門家が評価した10,729の霊的ガイド付き応答を含むことにより、既存のExTESメンタルヘルスデータセットを強化する。 我々は、精神保健特定モデルと汎用モデルの両方を含む12の最先端LCMに対して、GITをベンチマークする。 そこで本研究では,従来のn-gramに基づくメトリクスキャプチャー以上の反応の精神的関連性を評価するために,新たなスピリチュアル・インサイト・メトリックーを提案し,LLMによるアセスメントを,チェーン・オブ・ソート・プロンプトを用いて自動評価する。 AI駆動型サポートにスピリチュアルガイダンスを統合することで、LPM Phi3-Mini 3.2Bインストラクションの最高のパフォーマンスのためのNLPとスピリチュアル指標が強化され、ROUGEの122.71%、METEORの126.53%、BERTのスコアが8.15%、スピリチュアルインサイトが15.92%、Sufficiencyが18.61%、Relevanceが13.22%向上した。 これらの結果は、自己の共感と精神性の指標にまたがる大幅な改善を反映しているが、現実の患者集団のさらなる検証は依然として必要なステップである。 以上の結果から,ユーザ満足度の向上とサポート成果の認識のために,霊的指導に富むAIシステムの可能性が示唆された。 コードとデータセットは、この新興分野のさらなる研究を進めるために公開されます。

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