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

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

在大型语言模型的时代，我们研究认知畸变检测的任务并提出【思维诊断】（Diagnosis of Thought）促进，通过三个阶段：主观性评估，对事实和思维进行分离；对支持和反对思维的推理过程进行对比推理；以及对认知模式进行总结的模式分析，在辅助专业人士方面取得显著的改进，同时生成获得人工专家认可的高质量诊断依据。

Oct, 2023

通过引入认知启发式方法，通过计算语义和情节记忆、情绪、工作记忆和学习能力来解决对话代理人的技术和社交问题。

Nov, 2023

本研究使用社交媒体数据，旨在提取认知路径并创建一个文本概述任务以帮助心理治疗师更好地进行在线干预，结果表明深度学习方法在层次化文本分类任务中获得了 62.34% 的微平均 F1 分数，而 GPT-4 模型在文本概述任务中表现优于实验深度学习模型，但可能存在生成虚构信息的问题。

Apr, 2024

我们提出了一种基于大型语言模型和智能设备的对话式 AI 治疗师平台 (CaiTI)，该平台可以通过自然和心理治疗对话来筛查日常功能，提供个性化对话流程，并提供认知行为疗法和动机性面谈等对话式心理治疗干预。通过与心理治疗师合作进行实验证明，CaiTI 能够与用户自然对话，准确理解和解释用户的回应，并适当有效地提供心理治疗干预，展示了 CaiTI 大型语言模型在心理治疗诊断和治疗中的潜力，以及日常功能筛查和预防性心理治疗干预系统的改进。

Mar, 2024

我们提出了一个面向开放域会话问答 (OCQA) 的会话动作链 (Conv-CoA) 框架，用于解决现有文献中的三个主要挑战：与实时或领域事实不一致的虚假幻觉、会话场景中弱推理能力以及在会话信息检索方面表现不理想。我们的关键贡献是一种动态推理检索机制，它提取问题的意图，并将其分解为通过系统提示、预先设计的操作、更新上下文知识集 (CKS) 和一种新颖的 Hopfield 检索器来解决的推理链。在方法论上，我们提出了一种资源高效的 Hopfield 检索器，以增强我们的操作中会话信息检索的效率和准确性。此外，我们提出了一种会话多参考信任分数 (Conv-MRFS)，以验证和解决会话中检索到的知识与答案之间的冲突。在实证方面，我们在五个不同的研究方向和两个公共基准上将我们的框架与 23 种最先进的方法进行比较。这些比较表明我们的 Conv-CoA 在准确性和效率两个维度上优于其他方法。

May, 2024

本文提出使用可控反事实推理 (CoCo) 来对话状态跟踪模型（DST）进行鲁棒性评估，利用 CoCo 生成的反事实对话场景来评估在 MultiWOZ 数据集上的 DST 模型，结果表明相对于传统的技术方法，CoCo 会对 DST 模型的性能造成相当大的影响。

Oct, 2020

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

通过元学习和任务增广方法提高行为编码效率，应对数据稀缺性挑战。

Oct, 2022