論文の概要: PsyCLIENT: Client Simulation via Conversational Trajectory Modeling for Trainee Practice and Model Evaluation in Mental Health Counseling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07312v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 08:33:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.285856
• Title: PsyCLIENT: Client Simulation via Conversational Trajectory Modeling for Trainee Practice and Model Evaluation in Mental Health Counseling
• Title（参考訳）: PsyCLIENT:メンタルヘルスカウンセリングにおける訓練実習とモデル評価のための会話軌道モデリングによるクライアントシミュレーション
• Authors: Huachuan Qiu, Zhaoming Chen, Yuqian Chen, Yuan Xie, Yu Lu, Zhenzhong Lan,
• Abstract要約: PsyCLIENTは会話軌道モデルに基づく新しいシミュレーションフレームワークである。 中国初のオープンソースのクライアントプロファイルデータセットであるPsyCLIENT-CPを紹介する。 コードとデータは、メンタルヘルスカウンセリングの今後の研究を促進するためにリリースされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.381095576860925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: LLM-based client simulation has emerged as a promising tool for training novice counselors and evaluating automated counseling systems. However, existing client simulation approaches face three key challenges: (1) limited diversity and realism in client profiles, (2) the lack of a principled framework for modeling realistic client behaviors, and (3) a scarcity in Chinese-language settings. To address these limitations, we propose PsyCLIENT, a novel simulation framework grounded in conversational trajectory modeling. By conditioning LLM generation on predefined real-world trajectories that incorporate explicit behavior labels and content constraints, our approach ensures diverse and realistic interactions. We further introduce PsyCLIENT-CP, the first open-source Chinese client profile dataset, covering 60 distinct counseling topics. Comprehensive evaluations involving licensed professional counselors demonstrate that PsyCLIENT significantly outperforms baselines in terms of authenticity and training effectiveness. Notably, the simulated clients are nearly indistinguishable from human clients, achieving an about 95\% expert confusion rate in discrimination tasks. These findings indicate that conversational trajectory modeling effectively bridges the gap between theoretical client profiles and dynamic, realistic simulations, offering a robust solution for mental health education and research. Code and data will be released to facilitate future research in mental health counseling.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのクライアントシミュレーションは、初心者カウンセラーを訓練し、自動カウンセリングシステムを評価するための有望なツールとして登場した。 しかし,既存のクライアントシミュレーション手法では,(1)クライアントプロファイルの多様性とリアリズムの制限,(2)現実的なクライアント動作をモデル化するための原則的枠組みの欠如,(3)中国語設定の不足,の3つの課題に直面している。 これらの制約に対処するために,対話軌道モデルに基づく新しいシミュレーションフレームワークであるPsyCLIENTを提案する。 明示的な行動ラベルとコンテンツ制約を組み込んだ,事前定義された実世界の軌道上でのLCM生成の条件付けにより,本手法は多様かつ現実的な相互作用を確実にする。 さらに、60の異なるカウンセリングトピックをカバーする、最初のオープンソースの中国のクライアントプロファイルデータセットであるPsyCLIENT-CPを紹介します。 認定プロカウンセラーを含む総合的な評価は、PsyCLIENTが、信頼性とトレーニングの有効性の点で、ベースラインを著しく上回っていることを示している。 特に、シミュレーションされたクライアントは、人間のクライアントとほとんど区別がつかず、識別タスクにおいて、およそ95%の専門家の混乱率を達成する。 これらの結果は,会話軌跡モデリングが理論的クライアントプロファイルと動的,現実的なシミュレーションのギャップを効果的に橋渡しし,メンタルヘルス教育と研究の堅牢な解決策を提供することを示している。 コードとデータは、メンタルヘルスカウンセリングの今後の研究を促進するためにリリースされる。

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