辅导对话的大规模分析:将自然语言处理应用于心理健康
本文介绍了建立一种计算框架来量化个人的语言行为随经验而改变的程度,并研究这种演变的性质。我们使用这个框架对心理健康咨询对话进行了大规模的纵向研究,跟踪了超过 3400 名心理咨询师在职业生涯中的演化规律,并揭示了咨询师在经验丰富后确实改变了他们的对话行为,使之更具多样性和个性化。
Jun, 2019
本文探讨了大型语言模型在心理咨询中的应用,通过专用提示信息来提高其在提供共情、相关和支持性回应方面的性能,研究结果表明我们的训练模型优于几个基线模型,凸显其作为可扩展且易于获取的心理健康支持工具的潜力。
Jun, 2024
ChatCounselor 是一种基于真实心理咨询对话构建的大型语言模型解决方案,它拥有专业心理学知识和咨询技巧,在咨询工作中具备专门化的能力;使用心理咨询评估的七个指标作为依据,通过 GPT-4 和精心设计的提示进行训练,ChatCounselor 在实际咨询问题上的表现超越了开源模型,接近于 ChatGPT,展示了通过高质量领域特定数据获得的模型能力的显著增强。
Sep, 2023
提出了一个系统的方法,用于检验领域知识和大型语言模型在代表危机辅导员与求助者之间的对话时的表现,结果表明领域知识和语言模型生成的特征能够更好地描述咨询对话。
Feb, 2024
全球精神健康危机,人工智能和大型语言模型能够支持或提供心理咨询,但其应用也引发了准确性、有效性、可靠性的担忧。本文研究了大型语言模型在心理咨询中面临的主要挑战,包括模型错觉、可解释性、偏见、隐私和临床有效性,并探讨了解决这些挑战的潜在方案,以改进心理健康护理。
Nov, 2023
我们提出了一个新颖的框架来评估大型语言模型(LLMs)的细致对话能力,将其应用于心理健康领域,并发现 GPT4 Turbo 在特定主题上表现出与经过验证的治疗师高度相关的成绩,从而帮助研究人员开发更好的 LLMs 以更积极地支持人们的生活。
Mar, 2024
聊天软件等社交媒体的人际互动对个人心理状况具有暗示作用,而计算智能技术、自然语言处理等方面的持续发展为探讨导致用户在线上状况的原因与心理效应提供了一种全新的视角和工具。本文旨在进一步探讨其中两大关键方向:寻找因果关系与推理发生在用户意识中影响的各种心理角度,在自然语言处理的范畴内通过最新的话语分析技术拓展思路空间,以发掘心理计算学问题的更多潜在解决方案。
Jan, 2023
当代社交媒体领域中,用户表达负面情绪的数量惊人,其中一部分表现为强烈的自杀意向。因此,需要训练有素的心理咨询师进行有效的心理干预。然而,这些专业人员的培养通常是一项重要但耗时的任务,因此,调动非专业人员或志愿者在这方面的能力成为一个紧迫的问题。这篇论文介绍了一种基于大型语言模型构建的新模型,完全协助非专业人员在在线用户对话中提供心理干预。该框架使得以有意义的方式利用非专业心理咨询师的能力成为可能。通过对十名专业心理咨询师的综合研究,评估了该系统在五个关键维度上的效果。研究结果证实我们的系统能够相对准确地分析患者的问题并提供专业水平的策略建议,从而增强非专业人员的支持。这项研究为大型语言模型在心理学领域的应用提供了有力的验证,并为基于社区的心理健康支持奠定了基础。
Aug, 2023
通过 PRISMA 框架综合文献综述,研究了 534 篇计算机科学和医学领域发表的关于建立与心理健康相关的对话代理的论文,发现了 136 篇重要论文,重点关注对话建模和实验设计技术的多样特征,建议以透明度、伦理和文化异质性为基础,实现心理健康对话代理的跨学科发展。
Oct, 2023
通过角色扮演情景中,由专家心理咨询师提供咨询对话的数据,标注咨询师的意图,并通过第三方咨询师的评估,发现 GPT-4 生成的回答在咨询对话数据中与人类咨询师的回答具有竞争力。
Feb, 2024