CPsyCoun: A Report-based Multi-turn Dialogue Reconstruction and Evaluation Framework for Chinese Psychological Counseling

📄 arXiv: 2405.16433v3 📥 PDF

作者: Chenhao Zhang, Renhao Li, Minghuan Tan, Min Yang, Jingwei Zhu, Di Yang, Jiahao Zhao, Guancheng Ye, Chengming Li, Xiping Hu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2024-05-26 (更新: 2024-06-10)

备注: Appectped to Findings of ACL2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

CPsyCoun：一个面向中文心理咨询的基于报告的多轮对话重建与评估框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 心理咨询 多轮对话 对话重建 评估框架 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有心理咨询数据集缺乏专业知识，导致大型语言模型在心理咨询应用中表现不足。
  2. CPsyCoun框架利用心理咨询报告，通过两阶段方法重建高质量的多轮对话数据。
  3. 该框架构建了全面的评估基准，用于自动评估多轮心理咨询对话的质量。

📝 摘要（中文）

本文提出了CPsyCoun，一个面向中文心理咨询的基于报告的多轮对话重建与评估框架。目前，使用大型语言模型（LLMs）辅助心理咨询是一个重要但具有挑战性的任务。虽然已经有一些尝试利用LLMs改进共情对话或作为治疗中的有效助手，但现有的数据集缺乏咨询知识，导致LLMs缺乏专业的咨询能力。此外，如何自动评估咨询过程中的多轮对话仍然是一个未被充分研究的领域。为了弥合这一差距，我们设计了一个两阶段方法，充分利用心理咨询报告来构建高质量的对话，并开发了一个全面的评估基准，用于有效自动评估多轮心理咨询。实验结果表明，我们提出的框架在心理咨询中是有效的。我们开源了数据集和模型，以供未来研究使用。

🔬 方法详解

问题定义：现有心理咨询对话数据集规模小，专业知识匮乏，难以训练出具备专业咨询能力的大型语言模型。同时，缺乏有效的自动评估方法来衡量多轮心理咨询对话的质量，阻碍了相关研究的进展。

核心思路：论文的核心思路是利用现有的心理咨询报告，从中提取并重建高质量的多轮对话数据。通过这种方式，可以有效地扩充数据集，并注入专业的咨询知识。同时，构建全面的评估基准，为自动评估心理咨询对话提供依据。

技术框架：CPsyCoun框架主要包含两个阶段：对话重建阶段和评估阶段。在对话重建阶段，采用两阶段方法从心理咨询报告中提取信息，构建多轮对话。在评估阶段，构建全面的评估基准，用于自动评估多轮心理咨询对话的质量。具体模块细节未详细描述。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个基于心理咨询报告的多轮对话重建框架，能够有效地扩充心理咨询对话数据集，并注入专业的咨询知识。此外，构建了全面的评估基准，为自动评估心理咨询对话提供了可能。

关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。两阶段对话重建方法的具体实现细节未知，评估基准的具体指标也未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了CPsyCoun框架在心理咨询中的有效性。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但提到“Competitive experimental results demonstrate the effectiveness of our proposed framework in psychological counseling”，表明该框架在心理咨询任务上取得了有竞争力的结果。具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发智能心理咨询助手，辅助心理咨询师进行诊断和治疗，提高心理咨询的效率和质量。同时，该数据集和评估框架可以促进心理咨询领域自然语言处理技术的发展，为相关研究提供支持。未来，可以进一步探索如何将该框架应用于其他语言和文化背景下的心理咨询。

📄 摘要（原文）

Using large language models (LLMs) to assist psychological counseling is a significant but challenging task at present. Attempts have been made on improving empathetic conversations or acting as effective assistants in the treatment with LLMs. However, the existing datasets lack consulting knowledge, resulting in LLMs lacking professional consulting competence. Moreover, how to automatically evaluate multi-turn dialogues within the counseling process remains an understudied area. To bridge the gap, we propose CPsyCoun, a report-based multi-turn dialogue reconstruction and evaluation framework for Chinese psychological counseling. To fully exploit psychological counseling reports, a two-phase approach is devised to construct high-quality dialogues while a comprehensive evaluation benchmark is developed for the effective automatic evaluation of multi-turn psychological consultations. Competitive experimental results demonstrate the effectiveness of our proposed framework in psychological counseling. We open-source the datasets and model for future research at https://github.com/CAS-SIAT-XinHai/CPsyCoun