論文の概要: Toward Real-World Chinese Psychological Support Dialogues: CPsDD Dataset and a Co-Evolving Multi-Agent System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07509v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 07:56:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.310396
• Title: Toward Real-World Chinese Psychological Support Dialogues: CPsDD Dataset and a Co-Evolving Multi-Agent System
• Title（参考訳）: CPsDDデータセットと共進化型マルチエージェントシステム
• Authors: Yuanchen Shi, Longyin Zhang, Fang Kong,
• Abstract要約: 本稿では,限られた実世界のデータと専門知識を利用して,ダイアログ生成とダイアログ生成という2つの大きな言語モデルを微調整するフレームワークを提案する。 Generatorは、事前に定義されたパスに基づいて大規模な心理的カウンセリング対話を生成し、システム応答戦略とユーザインタラクションをガイドする。 包括的エージェント対話支援システム(CADSS)では、プロファイラがユーザ特性を分析し、要約器が対話履歴を凝縮し、プランナーが戦略を選択し、支援者が共感反応を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.744725404359205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The growing need for psychological support due to increasing pressures has exposed the scarcity of relevant datasets, particularly in non-English languages. To address this, we propose a framework that leverages limited real-world data and expert knowledge to fine-tune two large language models: Dialog Generator and Dialog Modifier. The Generator creates large-scale psychological counseling dialogues based on predefined paths, which guide system response strategies and user interactions, forming the basis for effective support. The Modifier refines these dialogues to align with real-world data quality. Through both automated and manual review, we construct the Chinese Psychological support Dialogue Dataset (CPsDD), containing 68K dialogues across 13 groups, 16 psychological problems, 13 causes, and 12 support focuses. Additionally, we introduce the Comprehensive Agent Dialogue Support System (CADSS), where a Profiler analyzes user characteristics, a Summarizer condenses dialogue history, a Planner selects strategies, and a Supporter generates empathetic responses. The experimental results of the Strategy Prediction and Emotional Support Conversation (ESC) tasks demonstrate that CADSS achieves state-of-the-art performance on both CPsDD and ESConv datasets.
• Abstract（参考訳）: プレッシャーの増加による心理的サポートの必要性の高まりは、関連するデータセット、特に非英語言語が不足していることを明らかにしている。 そこで我々は,限られた実世界のデータと専門知識を利用して,ダイアログジェネレータとダイアログ修飾器という2つの大きな言語モデルを微調整するフレームワークを提案する。 ジェネレータは、システム応答戦略とユーザインタラクションをガイドし、効果的なサポートの基盤を形成する、事前に定義された経路に基づく大規模な心理的カウンセリング対話を生成する。 修正者はこれらの対話を洗練し、現実世界のデータ品質と整合させる。 自動・手動の両面から,13グループ68K対話,16の心理的問題,13の原因,12の支援焦点を含む中国語心理学支援対話データセット(CPsDD)を構築した。 さらに、プロファイラがユーザ特性を分析し、Summarizerが対話履歴を凝縮し、Plannerが戦略を選択し、支援者が共感反応を生成する包括的エージェント対話支援システム(CADSS)を導入する。 The experimental results of the Strategy Prediction and Emotional Support Conversation (ESC) tasks showed that CADSS achieve a state-of-the-art performance on CPsDD and ESConv datasets。

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