STAMPsy: Towards SpatioTemporal-Aware Mixed-Type Dialogues for Psychological Counseling
作者: Jieyi Wang, Yue Huang, Zeming Liu, Dexuan Xu, Chuan Wang, Xiaoming Shi, Ruiyuan Guan, Hongxing Wang, Weihua Yue, Yu Huang
分类: cs.AI
发布日期: 2024-12-21
💡 一句话要点
提出STAMPsy数据集，用于构建时空感知的混合型心理咨询对话系统。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 心理咨询对话系统 混合型对话 时空感知 对话生成 STAMPsy数据集
📋 核心要点
- 现有心理咨询对话系统缺乏对来访者多类型需求的有效处理，难以自然融合诊断、咨询等多种对话类型。
- 论文提出STAMPsy数据集，包含五种对话类型，并融入时空信息，旨在构建更全面的心理咨询对话系统。
- 实验表明，在对话前明确目标，并利用时空状态信息，能够有效提升心理咨询对话系统的性能。
📝 摘要（中文）
在线心理咨询对话系统日益普及，为传统面对面治疗提供了一种便捷的替代方案。然而，现有的心理咨询对话系统主要集中于基本共情对话或问答，缺乏专业的知识和目标引导。在许多实际咨询场景中，来访者通常寻求多种类型的帮助，例如诊断、咨询、治疗、安慰和常见问题解答，但现有的对话系统难以自然地结合不同的对话类型。本文旨在解决如何构建混合型心理咨询对话系统，使来访者能够在咨询前明确其目标。为此，我们收集了一个名为STAMPsy的混合型咨询对话语料库，涵盖五种对话类型：用于诊断的任务型对话、知识型对话、会话推荐、共情对话和问答，包含超过5000个对话。此外，时空感知知识使系统具有世界感知能力，并已被证明会影响一个人的心理健康。因此，我们将STAMPsy中的对话与时空状态联系起来，并提出了一个时空感知的混合型心理咨询数据集。此外，我们在STAMPsy上构建了基线，并开发了一个迭代自反馈心理对话生成框架，名为Self-STAMPsy。结果表明，提前明确对话目标和利用时空状态是有效的。
🔬 方法详解
问题定义：现有心理咨询对话系统主要集中于简单的共情对话或问答，缺乏专业知识和目标引导，无法有效处理来访者提出的混合类型需求（如诊断、咨询、治疗等）。系统难以在不同对话类型之间自然切换，导致用户体验不佳。
核心思路：论文的核心思路是构建一个混合类型的心理咨询对话系统，该系统能够理解并响应来访者的多种需求，并在对话过程中利用时空信息来提供更个性化和情境化的建议。通过明确对话目标和利用时空状态，系统可以更好地理解来访者的心理状态和需求。
技术框架：该研究主要包含两个部分：一是构建STAMPsy数据集，该数据集包含五种对话类型（任务型对话、知识型对话、会话推荐、共情对话和问答），并与时空状态信息相关联。二是基于STAMPsy数据集，构建基线模型并提出一个名为Self-STAMPsy的迭代自反馈心理对话生成框架。Self-STAMPsy框架通过迭代地生成对话并利用自反馈机制来提升对话质量。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个时空感知的混合类型心理咨询数据集STAMPsy。该数据集不仅包含多种对话类型，还融入了时空信息，使得系统能够更好地理解来访者的心理状态和需求。此外，Self-STAMPsy框架利用自反馈机制来提升对话质量，也是一个重要的创新点。
关键设计：STAMPsy数据集的设计考虑了心理咨询的实际场景，包含了五种常见的对话类型。时空信息的融入通过将对话与地理位置和时间信息相关联来实现。Self-STAMPsy框架的具体实现细节（如损失函数、网络结构等）在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验证明，在对话前明确目标，并利用时空状态信息，能够有效提升心理咨询对话系统的性能。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。但整体结果表明，STAMPsy数据集和Self-STAMPsy框架具有一定的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于在线心理咨询平台，为用户提供更全面、个性化和情境化的心理咨询服务。通过整合多种对话类型和利用时空信息，系统可以更好地理解用户的需求，并提供更有效的帮助。未来，该技术还可应用于智能客服、健康管理等领域。
📄 摘要（原文）
Online psychological counseling dialogue systems are trending, offering a convenient and accessible alternative to traditional in-person therapy. However, existing psychological counseling dialogue systems mainly focus on basic empathetic dialogue or QA with minimal professional knowledge and without goal guidance. In many real-world counseling scenarios, clients often seek multi-type help, such as diagnosis, consultation, therapy, console, and common questions, but existing dialogue systems struggle to combine different dialogue types naturally. In this paper, we identify this challenge as how to construct mixed-type dialogue systems for psychological counseling that enable clients to clarify their goals before proceeding with counseling. To mitigate the challenge, we collect a mixed-type counseling dialogues corpus termed STAMPsy, covering five dialogue types, task-oriented dialogue for diagnosis, knowledge-grounded dialogue, conversational recommendation, empathetic dialogue, and question answering, over 5,000 conversations. Moreover, spatiotemporal-aware knowledge enables systems to have world awareness and has been proven to affect one's mental health. Therefore, we link dialogues in STAMPsy to spatiotemporal state and propose a spatiotemporal-aware mixed-type psychological counseling dataset. Additionally, we build baselines on STAMPsy and develop an iterative self-feedback psychological dialogue generation framework, named Self-STAMPsy. Results indicate that clarifying dialogue goals in advance and utilizing spatiotemporal states are effective.