Fugu-MT 論文翻訳(概要): Guiding Language Models to Be More Empathetic: Culturally Sensitive Mental Health Advice Generation Through Human-LLM Collaboration

論文の概要: Guiding Language Models to Be More Empathetic: Culturally Sensitive Mental Health Advice Generation Through Human-LLM Collaboration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23538v1
Date: Sun, 26 Jul 2026 08:27:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.144898
Title: Guiding Language Models to Be More Empathetic: Culturally Sensitive Mental Health Advice Generation Through Human-LLM Collaboration
Title（参考訳）: 言語モデルに共感性を持たせる:人間とLLMのコラボレーションによる文化的なメンタルヘルスアドバイス生成
Abstract要約: 我々は,心理学者が書いたアドバイスと,プロプライエタリな大規模言語モデルによって生成された回答からなる評価コーパスを構築した。本稿では,タスク固有のプロンプト戦略であるRP-RCAF(Role-Playing Reflective Chain-of-Thought Advisory Framework)を提案する。また、Grok 4-Based Response Evaluation and Scoring Framework (G-REFS)を導入し、専門家の心理学的検証と自動評価を統合した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6139790298193327
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Despite recent advances in large language models (LLMs), their ability to generate empathetic mental health counseling responses in low-resource languages remains largely unexplored. To address this gap, we curate 625 authentic mental health cases from three complementary sources: (1) publicly available Facebook posts discussing mental health concerns, (2) transcripts from the Bangladeshi television program "Ami Akhon Ki Korbo", and (3) anonymized student questionnaire responses covering diverse emotional and psychological challenges. Based on these cases, we build an evaluation corpus comprising advice written by licensed clinical psychologists and responses generated by three modern proprietary LLMs: GPT-4o Mini, Claude 4.5 Haiku, and Gemini 2.5 Pro. We further propose the Role-Playing Reflective Chain-of-Thought Advisory Framework (RP-RCAF), a task-specific prompting strategy that combines expert-authored few-shot examples with structured self-reflection to produce supportive, culturally aware, and ethically aligned counseling through a compassionate advisor persona. We also introduce the Grok 4-Based Response Evaluation and Scoring Framework (G-REFS), which integrates automated assessment with expert psychologist validation across emotional sensitivity, cultural appropriateness, linguistic clarity, and ethical soundness. Experimental results show that RP-RCAF consistently outperforms conventional prompting across all evaluated models and produces responses that more closely align with professional psychological counseling.
Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデル(LLM)の進歩にもかかわらず、低リソース言語における共感的メンタルヘルスカウンセリング反応を生成できる能力はほとんど解明されていない。このギャップに対処するため,(1) メンタルヘルスの懸念を議論するFacebook投稿,(2) バングラデシュのテレビ番組『Ami Akhon Ki Korbo』の原稿,(3) 多様な感情的・心理的課題に関する匿名の学生質問応答の3つから625件のメンタルヘルスの事例を整理した。これらの事例に基づいて,臨床心理学者によるアドバイスと,GPT-4o Mini,Claude 4.5 Haiku,Gemini 2.5 Proの3つの近代的なLLMが生み出した回答をまとめた評価コーパスを構築した。また、専門家が作成した少数ショットの事例と構造化自己回帰を組み合わせて、思いやりのあるアドバイザーペルソナを通じて、支援的、文化的、倫理的に整合したカウンセリングを生み出すタスク特化促進策であるRP-RCAF(Role-Playing Reflective Chain-of-Thought Advisory Framework)を提案する。また,Grok 4-based Response Evaluation and Scoring Framework (G-REFS)を導入し,情緒的感受性,文化的適切性,言語的明瞭性,倫理的健全性に関する専門家心理学的評価と自動評価を統合した。実験の結果, RP-RCAFは, 全ての評価モデルにおいて従来よりも優れており, プロの心理カウンセリングとより緊密な対応が得られた。

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