本研究解决了在线点对点支持会话中缺乏关于同行辅导员行为系统心理学评价与客户满意度的研究，使用 17 种情境式采访技巧标注了 14,797 个言论，自动标记同行辅导员对情境式采访技术的反应，通过相关性研究探讨了采访技术对会话表现的影响，发现当辅导员使用反映和肯定等技术时，客户更为满意；观察志愿辅导员技术使用的变化表明，辅导员在经验积累时学会使用更多的介绍和开放性问题。该研究可提供对同行辅导员平台上情境式采访技术的深入理解，并为建立更好的在线培训课程提供了新的视角。

Nov, 2022

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

利用在线咨询平台收集咨询师和客户的对话记录，运用机器学习方法进行自动评估，并通过粗细粒度的标签和预训练技术实现实用的准确性。

Mar, 2022

本文研究了情感一致性、自然语言处理、心理治疗、情感识别和心理健康等方面，并利用转换器模型从普通话语言处理对话中的客户自我报告的情感状态，分析与客户良好行为之间的情感一致性的关联，为精神健康问题的诊断和治疗提供技术支持。

Nov, 2022

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

提出使用大型语言模型进行心理咨询工作联结评估的创新高效自动方法，通过结合指南，该方法在与人工评估的高度一致性的基础上提供有价值的心理咨询脚本洞察，将大型语言模型整合到评估过程中，提供一种经济实惠可靠的评估咨询质量的手段，增强整体效果。

Feb, 2024

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

为了解决现有在线心理健康支持中仅关注咨询师策略而忽略客户表达的问题，本文提出了 PsyChat，这是一个以客户为中心的对话系统，通过在线聊天提供心理支持。该系统具有五个模块，分别是客户行为识别、咨询师策略选择、输入整合、经过专门微调以生成回复的回复生成器和回复选择。自动和人工评估验证了该对话系统在实际心理健康支持中的有效性和实用性。此外，我们还使用该对话系统模拟了真实的客户与虚拟咨询师的交互场景，证明了系统能够预测客户行为、选择适当的咨询师策略，并生成准确和合适的回应。

Dec, 2023

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

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