本篇论文介绍了一项大规模、定量化的研究，针对基于短信的咨询会话的话语进行了计算语言分析，发现了一些有助于改善会话效果的可操作的会话策略。

May, 2016

本文研究了精神健康相关的在线求助帖子中，自识别为精神健康专家与同龄人的回复差异，使用语言学分析探讨二者交互中的语言使用和互动特点，以期为理解健康专家在社交网络中与信息和支持寻求者的互动作出贡献。

Jun, 2021

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

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

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

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

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

通过引入新的情感交互结构和知识增强结构，该研究提出了专用智能助手 VCounselor 来改善大型语言模型在心理干预中的有效性和可信度。研究结果表明，VCounselor 的情感交互结构和知识增强结构显著提高了心理干预的有效性和可信度，对客户情绪产生了积极的影响。该研究的结论强烈支持 VCounselor 在为客户提供心理支持方面具有重要优势，能够相对准确地分析患者问题并提供专业水平的建议，增强对客户的支持。

Mar, 2024

利用大规模语言模型为初级精神治疗督导员提供多层次背景知识和文本反馈，以此提升大量使用同伴咨询的人群心理健康支持，通过与领域专家的定性和定量评估，确保高风险情境下潜在有害和低质量反馈的最小化。

Mar, 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