Enhancing Psychotherapy Counseling: A Data Augmentation Pipeline Leveraging Large Language Models for Counseling Conversations

📄 arXiv: 2406.08718v1 📥 PDF

作者: Jun-Woo Kim, Ji-Eun Han, Jun-Seok Koh, Hyeon-Tae Seo, Du-Seong Chang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-13

备注: IJCAI 2024 AI4Research workshop

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出一种基于LLM的数据增强流程，用于提升心理咨询对话质量

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

关键词: 心理咨询 数据增强 大型语言模型 多轮对话 自然语言生成

📋 核心要点

  1. 现有的AI心理咨询服务缺乏多轮对话训练数据，限制了其效果和对治疗师专业知识的利用。
  2. 该论文提出一个两阶段流程，首先提取信息，然后利用LLM生成多轮咨询对话，从而增强数据。
  3. 实验结果表明，该方法显著提升了LLM生成高质量心理咨询对话的能力，尤其是在零样本和少样本场景下。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用大型语言模型（LLM）将单轮心理咨询会话转化为多轮交互的流程。虽然现有的AI支持的在线心理咨询服务存在，但它们通常受限于多轮训练数据集的匮乏，并且经常无法充分利用治疗师的专业知识。我们提出的流程有效地解决了这些限制。该流程包括两个主要步骤：1) 信息提取和 2) 多轮咨询生成。每个步骤都经过精心设计，旨在从现有数据集中提取和生成全面的多轮咨询对话。零样本和少样本生成场景的实验结果表明，我们的方法显著提高了LLM在心理健康咨询环境中生成更高质量多轮对话的能力。我们的流程和数据集已公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决心理咨询领域中多轮对话数据稀缺的问题。现有的AI心理咨询服务由于缺乏足够的多轮对话训练数据，难以模拟真实的咨询场景，并且无法充分利用专业治疗师的知识和经验。这导致AI咨询的效果受到限制，无法提供深入和个性化的支持。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，将现有的单轮咨询会话数据转化为多轮对话数据，从而实现数据增强。通过这种方式，可以有效地扩充训练数据集，提高AI模型在多轮咨询场景下的表现。

技术框架：该流程主要包含两个阶段：信息提取和多轮咨询生成。在信息提取阶段，从单轮咨询会话中提取关键信息，例如患者的问题、情绪状态等。在多轮咨询生成阶段，利用LLM根据提取的信息生成多轮对话，模拟治疗师与患者之间的互动。整个流程旨在自动化地生成高质量的多轮心理咨询对话数据。

关键创新：该方法的核心创新在于利用LLM进行数据增强，从而解决了心理咨询领域多轮对话数据稀缺的问题。与传统的数据增强方法相比，该方法能够生成更自然、更符合实际咨询场景的对话数据，从而更有效地提升AI模型的性能。

关键设计：论文中没有明确说明关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但是，可以推断，在信息提取阶段，可能使用了命名实体识别、情感分析等技术来提取关键信息。在多轮咨询生成阶段，可能使用了基于Transformer的LLM，并采用了合适的解码策略来生成高质量的对话。具体的参数设置和损失函数可能需要根据实际情况进行调整和优化。这些细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了该方法的有效性，在零样本和少样本生成场景下，显著提升了LLM生成高质量心理咨询对话的能力。具体的性能数据和对比基线在摘要中未给出，详细结果需要在论文中进一步查找。该方法为解决心理咨询领域数据稀缺问题提供了一种新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于AI心理咨询机器人、在线心理健康平台等领域，为用户提供更智能、更个性化的心理支持服务。通过扩充训练数据，可以提升AI模型在多轮咨询场景下的表现，使其能够更好地理解用户需求，提供有效的建议和支持，从而改善用户的心理健康状况。

📄 摘要（原文）

We introduce a pipeline that leverages Large Language Models (LLMs) to transform single-turn psychotherapy counseling sessions into multi-turn interactions. While AI-supported online counseling services for individuals with mental disorders exist, they are often constrained by the limited availability of multi-turn training datasets and frequently fail to fully utilize therapists' expertise. Our proposed pipeline effectively addresses these limitations. The pipeline comprises two main steps: 1) Information Extraction and 2) Multi-turn Counseling Generation. Each step is meticulously designed to extract and generate comprehensive multi-turn counseling conversations from the available datasets. Experimental results from both zero-shot and few-shot generation scenarios demonstrate that our approach significantly enhances the ability of LLMs to produce higher quality multi-turn dialogues in the context of mental health counseling. Our pipeline and dataset are publicly available https://github.com/jwkim-chat/A-Data-Augmentation-Pipeline-Leveraging-Large-Language-Models-for-Counseling-Conversations.