- 利用指令调校的大型语言模型优化心理咨询
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。
- 对话界面中的多模态共情
本文介绍了一种基于大型语言模型和生成式人工智能的会话式健康代理，通过分析多模态线索，它可以解释和回应用户的情绪状态，从而提供具有情境意识和共鸣力的交流回应，从而巩固交互式、富有同情心的数字健康解决方案的前沿地位。
- 自动诊断筛查总结的大规模语言模型微调
改进发展中国家中的心理健康支持是迫切的需求，其中一个潜在解决方案是开发可扩展的自动化系统进行诊断筛查，可以帮助减轻心理健康专业人员的负担。本研究评估了几种最先进的大型语言模型（LLMs），在我们的定制数据集上进行了简明摘要生成的评估。我们使 - 打字疗法：大型语言模型聊天机器人在心理健康支持方面的经验
通过对来自不同国家背景的 21 位个体进行访谈，我们调查了使用 LLM 聊天机器人进行心理健康支持的人们的亲身经历，并对用户如何为他们的聊天机器人创造独特的支持角色、填补日常护理的空白以及在寻求聊天机器人支持时如何应对相关的文化限制进行了分 - PsyChat：面向客户的心理健康支持对话系统
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 - 利用语音情感识别和推荐系统处理治疗聊天机器人中的负面情绪
提出了一种通过增强语音感知能力来提升治疗聊天机器人对用户情绪理解和人性化回应的方法，该方法使用卷积神经网络（CNN）模型和 ShEMO 数据集的语音情感识别（SER）技术来准确检测和分类负面情绪，包括愤怒、恐惧和悲伤，并使用 SER 模型和 - ChatCounselor：一个用于心理健康支持的大型语言模型
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，ChatCoun - 动态策略链：长期心理健康支持生成的动态零封闭 CoT
通过链式思维提示与大型语言模型的组合应用，在长文咨询文本生成引领辅助心理健康支持中，零 - shot 动态策略链提示方法能够提供更符合心理咨询需求的人性化回应，相较于其他 CoT 提示方法，在 LTGM 任务中表现更出色。
- 精神健康支持中对话安全的基准测试
通过开发具有理论和事实基础的聚焦于帮助寻求者积极影响的分类法以及创建具有细粒度标签的基准语料库，本研究在心理健康支持对话中分析使用 BERT-base、RoBERTa-large 和 ChatGPT 等流行语言模型以检测和理解不安全回应，并 - Psy-LLM：利用基于 AI 的大型语言模型扩展全球心理健康心理服务
该研究提出了 Psy-LLM 框架，这是利用大型语言模型（LLMs）进行在线心理咨询问答的基于人工智能的系统，旨在提供心理健康支持，并通过评估证明了其在生成连贯和相关答案方面的有效性。
- ACL请教专家：利用语言模型改进目标导向对话模型中的战略推理
本论文提出 “请教专家” 框架，通过对话模型与专家的结合，对话模型可以通过结构化对话咨询专家并优化模型的效果， 通过在心理健康支持领域的应用表明，使用此框架可以提高对话模型的质量，并取得了人类水平的得分。
- SMILE: 通过 ChatGPT 实现单次转多次包容性语言拓展，提供精神健康支持
本研究介绍了 SMILE 方法，借助 ChatGPT 进行包容性语言扩展，将公共单轮对话扩展为多轮对话，以帮助解决心理健康支持中的大规模真实多轮对话数据获取难题，并使用 SMILECHAT 收集的语料库开发了更有效的对话系统。
- 探究 Emohaa 聊天机器人在减轻中国心理困扰上的影响
本研究旨在分析 Emohaa 在中国使用的效果。Emohaa 是一种通过 CBT 训练的会话型代理人，采用 CBT 的练习和引导式对话提供认知支持，并通过让用户发泄情感问题来提供情感支持。实验结果表明，与控制组相比，使用 Emohaa 的参 - 人工智能协作增强基于文本的点对点心理健康支持中更具共情性的对话
该研究提出了 Hailey，一种 AI 辅助的方案，可以帮助在线人互相提供心理健康支持，结果表明，与 AI 协作可以在同辈间提高 19.60% 的情感共鸣，并使自我效能得到提升。
- ACLPsyQA：中文心理健康辅导长文生成数据集
本文提出 PsyQA 数据集 - 一份汇集了 2.2 万个问题和 5.6 万个答案的中文心理健康支持数据集。该数据集基于心理咨询理论进行标注，包含典型支持策略和词汇特征，同时通过使用生成预训练模型进行答案生成并取得了成功，但这方面仍有很大的 - EMNLP基于计算的方法了解文本心理健康支持中的同理心表达
本文介绍了一种基于计算方法的框架来理解在线心理健康平台上的情感表达，通过收集和共享大量语料来训练 RoBERTa-based bi-encoder 模型，成功识别出含有改善情感的会话，揭示用户无法通过自我学习获得改善情感能力，为情感培训和反