論文の概要: PSY-STEP: Structuring Therapeutic Targets and Action Sequences for Proactive Counseling Dialogue Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04448v1
• Date: Mon, 06 Apr 2026 05:47:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.107369
• Title: PSY-STEP: Structuring Therapeutic Targets and Action Sequences for Proactive Counseling Dialogue Systems
• Title（参考訳）: PSY-STEP:プロアクティブ・カウンセリング対話システムにおける治療目標と行動系列の構造化
• Authors: Jihyun Lee, Yejin Min, Yejin Jeon, SungJun Yang, Hyounghun Kim, Gary Geunbae Lee,
• Abstract要約: 動的で行動レベルのカウンセリングシーケンスと並行して自動思考を明示的に反映し,CBTカウンセリングをモデル化するデータセットSTEPを紹介する。 このデータセットを用いて、自動思考を積極的に引き起こし、認知的基盤を持つ介入を実行するカウンセリングエージェントであるSTEPPERを訓練する。 意思決定精度と共感応答性を両立させるため,シミュレート・シンセサイティング・カウンセリング・セッションに基づく選好学習によりSTEPPERを洗練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.922368484671196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cognitive Behavioral Therapy (CBT) aims to identify and restructure automatic negative thoughts pertaining to involuntary interpretations of events, yet existing counseling agents struggle to identify and address them in dialogue settings. To bridge this gap, we introduce STEP, a dataset that models CBT counseling by explicitly reflecting automatic thoughts alongside dynamic, action-level counseling sequences. Using this dataset, we train STEPPER, a counseling agent that proactively elicits automatic thoughts and executes cognitively grounded interventions. To further enhance both decision accuracy and empathic responsiveness, we refine STEPPER through preference learning based on simulated, synthesized counseling sessions. Extensive CBT-aligned evaluations show that STEPPER delivers more clinically grounded, coherent, and personalized counseling compared to other strong baseline models, and achieves higher counselor competence without inducing emotional disruption.
• Abstract（参考訳）: 認知行動療法(CBT)は、出来事の自発的解釈に関連する自動的否定的思考を特定し、再構成することを目的としているが、既存のカウンセリングエージェントは対話設定でそれらを特定し、対処するのに苦労している。 このギャップを埋めるために,動的かつアクションレベルのカウンセリングシーケンスと並行して自動思考を明示的に反映することにより,CBTカウンセリングをモデル化するデータセットSTEPを導入する。 このデータセットを用いて、自動思考を積極的に引き起こし、認知的基盤を持つ介入を実行するカウンセリングエージェントであるSTEPPERを訓練する。 意思決定精度と共感応答性を両立させるため,シミュレート・シンセサイティング・カウンセリング・セッションに基づく選好学習によりSTEPPERを洗練する。 広範囲なCBTによる評価は、STEPPERが他の強力なベースラインモデルと比較して、より臨床的に根拠があり、一貫性があり、パーソナライズされたカウンセリングを提供し、感情的な混乱を引き起こすことなく、より高いカウンセラー能力を達成することを示している。

関連論文リスト

• PsyProbe: Proactive and Interpretable Dialogue through User State Modeling for Exploratory Counseling [14.53071190134928]
  PsyProbeはカウンセリングの探索フェーズ用に設計された対話システムである。 PPPPPIフレームワークを通じてユーザーの心理状態を追跡する。 文脈的に適切で前向きな質問を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-27T01:59:41Z)
• TheraMind: A Strategic and Adaptive Agent for Longitudinal Psychological Counseling [53.46927050949822]
  縦断的心理カウンセリングのための戦略的適応型エージェントであるTheraMindを紹介する。 TheraMindの基盤は、カウンセリングプロセスをセッション内ループとクロスセッションループに分離する、新しいデュアルループアーキテクチャである。 クロスセッションループは、各セッション後の適用療法の有効性を評価し、その後の相互作用の方法を調整することにより、長期適応性を有するエージェントに権限を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-29T17:54:20Z)
• DiaCBT: A Long-Periodic Dialogue Corpus Guided by Cognitive Conceptualization Diagram for CBT-based Psychological Counseling [29.386911644663304]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-03T04:17:19Z)
• Crisp: Cognitive Restructuring of Negative Thoughts through Multi-turn Supportive Dialogues [75.16593367473259]
  認知的再構成(Cognitive Restructuring, CR)は、個人の否定的思考を識別し、再構成することを目的とした精神療法のプロセスである。 既存の取り組みでは、単純なテキストの書き直し、固定パターンの対話、あるいはワンショットのCRワークフローを通じてCRを実装している。 本稿では,CRの新しいフレームワークであるCRDialを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-24T04:22:00Z)
• AutoCBT: An Autonomous Multi-agent Framework for Cognitive Behavioral Therapy in Psychological Counseling [57.054489290192535]
  伝統的な個人の心理カウンセリングは主にニッチであり、心理学的な問題を持つ個人によって選択されることが多い。 オンラインの自動カウンセリングは、恥の感情によって助けを求めることをためらう人たちに潜在的な解決策を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T09:57:12Z)
• CBT-Bench: Evaluating Large Language Models on Assisting Cognitive Behavior Therapy [67.23830698947637]
  認知行動療法(CBT)支援の体系的評価のための新しいベンチマークであるCBT-BENCHを提案する。 我々は, CBT-BENCHにおける3段階の課題を含む: I: 基本的CBT知識獲得, 複数選択質問のタスク; II: 認知的モデル理解, 認知的歪み分類, 主根的信念分類, きめ細かい中核信念分類のタスク; III: 治療的応答生成, CBTセラピーセッションにおける患者音声に対する応答生成のタスク。 実験結果から,LLMはCBT知識のリサイティングに優れるが,複雑な実世界のシナリオでは不十分であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T04:52:57Z)
• Cactus: Towards Psychological Counseling Conversations using Cognitive Behavioral Theory [24.937025825501998]
  我々は,認知行動療法(Cognitive Behavioral Therapy, CBT)の目標指向的, 構造化的アプローチを用いて, 実生活インタラクションをエミュレートする多ターン対話データセットを作成する。 我々は、実際のカウンセリングセッションの評価、専門家の評価との整合性の確保に使用される確立された心理学的基準をベンチマークする。 Cactusで訓練されたモデルであるCamelはカウンセリングスキルにおいて他のモデルよりも優れており、カウンセリングエージェントとしての有効性と可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T13:41:31Z)
• COCOA: CBT-based Conversational Counseling Agent using Memory Specialized in Cognitive Distortions and Dynamic Prompt [13.763448771196456]
  本研究では,認知行動療法(CBT)を応用した心理カウンセリングエージェントを開発した。 クライアントに関する高レベルな洞察を抽出しながら,カウンセリングに必要な情報を効率的に管理するメモリシステムを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T14:38:47Z)
• K-ESConv: Knowledge Injection for Emotional Support Dialogue Systems via Prompt Learning [83.19215082550163]
  K-ESConvは、感情支援対話システムのための、新しい学習に基づく知識注入手法である。 本研究では,情緒的支援データセットESConvを用いて,外部の専門的情緒的Q&Aフォーラムから知識を抽出し,組み込んだモデルを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-16T08:10:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。