論文の概要: PsychEval: A Multi-Session and Multi-Therapy Benchmark for High-Realism and Comprehensive AI Psychological Counselor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01802v1
- Date: Mon, 05 Jan 2026 05:26:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.771687
- Title: PsychEval: A Multi-Session and Multi-Therapy Benchmark for High-Realism and Comprehensive AI Psychological Counselor
- Title（参考訳）: PsychEval: ハイリアリズムと包括的AI心理学カウンセラーのためのマルチセッションとマルチセラピーベンチマーク
- Authors: Qianjun Pan, Junyi Wang, Jie Zhou, Yutao Yang, Junsong Li, Kaiyin Xu, Yougen Zhou, Yihan Li, Jingyuan Zhao, Qin Chen, Ningning Zhou, Kai Chen, Liang He,
- Abstract要約: textttPsychEvalは、3つの重要な課題に対処するために設計された、マルチセッション、マルチセラピー、そして非常に現実的なベンチマークである。
メモリ連続性、適応推論、縦計画などの重要な機能を必要とする。
データセットには677以上のメタスキルと4577のアトミックスキルを含む、広範なプロフェッショナルスキルが注釈付けされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.81428514159215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To develop a reliable AI for psychological assessment, we introduce \texttt{PsychEval}, a multi-session, multi-therapy, and highly realistic benchmark designed to address three key challenges: \textbf{1) Can we train a highly realistic AI counselor?} Realistic counseling is a longitudinal task requiring sustained memory and dynamic goal tracking. We propose a multi-session benchmark (spanning 6-10 sessions across three distinct stages) that demands critical capabilities such as memory continuity, adaptive reasoning, and longitudinal planning. The dataset is annotated with extensive professional skills, comprising over 677 meta-skills and 4577 atomic skills. \textbf{2) How to train a multi-therapy AI counselor?} While existing models often focus on a single therapy, complex cases frequently require flexible strategies among various therapies. We construct a diverse dataset covering five therapeutic modalities (Psychodynamic, Behaviorism, CBT, Humanistic Existentialist, and Postmodernist) alongside an integrative therapy with a unified three-stage clinical framework across six core psychological topics. \textbf{3) How to systematically evaluate an AI counselor?} We establish a holistic evaluation framework with 18 therapy-specific and therapy-shared metrics across Client-Level and Counselor-Level dimensions. To support this, we also construct over 2,000 diverse client profiles. Extensive experimental analysis fully validates the superior quality and clinical fidelity of our dataset. Crucially, \texttt{PsychEval} transcends static benchmarking to serve as a high-fidelity reinforcement learning environment that enables the self-evolutionary training of clinically responsible and adaptive AI counselors.
- Abstract（参考訳）: 心理的アセスメントのための信頼性の高いAIを開発するために、私たちは、マルチセッション、マルチセラピー、高度に現実的なベンチマークである、‘textbf{1)’という3つの重要な課題に対処するために設計された、‘texttt{PsychEval}’を導入します。
現実的なカウンセリングは、持続記憶と動的ゴールトラッキングを必要とする縦方向のタスクである。
本稿では,メモリ連続性,適応推論,長手計画などの重要な機能を必要とするマルチセッションベンチマーク(3つの異なるステージに6-10のセッションを拡大する)を提案する。
データセットには677以上のメタスキルと4577のアトミックスキルを含む、広範なプロフェッショナルスキルが注釈付けされている。
\textbf{2) マルチセラピーAIカウンセラーのトレーニング方法?
既存のモデルは単一の治療に焦点をあてることが多いが、複雑なケースでは様々な治療法の柔軟な戦略を必要とすることが多い。
精神力学,行動主義, CBT, ヒューマニズム的存在主義, ポストモダニストの5つの治療モダリティを包含する多種多様なデータセットを構築し, 統合的な3段階臨床の枠組みによる統合的治療を6つの中核的な心理学的トピックに適用した。
\textbf{3) AIカウンセラーを体系的に評価する方法?
} クライアントレベルとカウンセラーレベルにまたがる18のセラピーおよびセラピー共有メトリクスを用いた総合評価フレームワークを構築した。
これをサポートするために、2000以上の多様なクライアントプロファイルを構築します。
広範囲な実験分析により,データセットの優れた品質と臨床的忠実度が完全に検証された。
重要なことに、‘texttt{PsychEval} は静的ベンチマークを超越して、臨床責任と適応AIカウンセラーの自己進化的トレーニングを可能にする、高忠実な強化学習環境として機能する。
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