論文の概要: DiaCBT: A Long-Periodic Dialogue Corpus Guided by Cognitive Conceptualization Diagram for CBT-based Psychological Counseling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02999v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 04:17:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.411548
• Title: DiaCBT: A Long-Periodic Dialogue Corpus Guided by Cognitive Conceptualization Diagram for CBT-based Psychological Counseling
• Title（参考訳）: 認知概念化ダイアグラムを用いた長周期対話コーパスDiaCBT
• Authors: Yougen Zhou, Ningning Zhou, Qin Chen, Jie Zhou, Aimin Zhou, Liang He,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、メンタルヘルスサービスへのアクセスを拡大するための有望なソリューションを提供する。 認知行動療法(CBT)に基づく長期対話コーパスの構築 このデータセットにはカウンセリング毎に複数のセッションが含まれており、クライアントシミュレーションのガイドとして認知概念化ダイアグラム(CCD)が組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.386911644663304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Psychotherapy reaches only a small fraction of individuals suffering from mental disorders due to social stigma and the limited availability of therapists. Large language models (LLMs), when equipped with professional psychotherapeutic skills, offer a promising solution to expand access to mental health services. However, the lack of psychological conversation datasets presents significant challenges in developing effective psychotherapy-guided conversational agents. In this paper, we construct a long-periodic dialogue corpus for counseling based on cognitive behavioral therapy (CBT). Our curated dataset includes multiple sessions for each counseling and incorporates cognitive conceptualization diagrams (CCDs) to guide client simulation across diverse scenarios. To evaluate the utility of our dataset, we train an in-depth counseling model and present a comprehensive evaluation framework to benchmark it against established psychological criteria for CBT-based counseling. Results demonstrate that DiaCBT effectively enhances LLMs' ability to emulate psychologists with CBT expertise, underscoring its potential for training more professional counseling agents.
• Abstract（参考訳）: 精神療法は、社会的便秘とセラピストの可用性の制限により精神疾患に苦しむ人のごく一部にしか届かない。 大規模言語モデル(LLM)は、専門的な精神療法スキルを備えた場合、メンタルヘルスサービスへのアクセスを拡大するための有望なソリューションを提供する。 しかし、心理学的会話データセットの欠如は、効果的な心理療法を指導する会話エージェントを開発する上で大きな課題となる。 本稿では,認知行動療法(CBT)に基づく長期対話コーパスを構築した。 キュレートされたデータセットには、カウンセリング毎に複数のセッションが含まれており、様々なシナリオでクライアントシミュレーションをガイドするための認知概念化図(CCD)が組み込まれています。 本データセットの有用性を評価するため,CBTに基づくカウンセリングの確立した心理学的基準に対して,詳細なカウンセリングモデルをトレーニングし,それをベンチマークするための総合的な評価フレームワークを提案する。 その結果、DiaCBTは心理学者をCBTの専門知識でエミュレートする能力を効果的に強化し、より専門的なカウンセリングエージェントを訓練する可能性を示している。

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