Knowledge Planning in Large Language Models for Domain-Aligned Counseling Summarization

📄 arXiv: 2409.14907v1 📥 PDF

作者: Aseem Srivastava, Smriti Joshi, Tanmoy Chakraborty, Md Shad Akhtar

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-23

备注: Full paper accepted at EMNLP 2024 (main)

💡 一句话要点

提出PIECE框架，利用知识规划增强LLM在心理咨询总结中的领域对齐能力

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

关键词: 大型语言模型 知识规划 心理咨询总结 领域对齐 sheaf卷积学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM在心理健康咨询总结等领域特定任务中，难以有效利用领域知识，导致生成质量受限。
  2. PIECE框架通过引入规划引擎，将知识封装分为对话结构保持和领域知识整合两个阶段，实现高阶知识规划。
  3. 实验结果表明，PIECE在ROUGE和Bleurt指标上显著优于14种基线方法，专家评估也验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

心理健康咨询中，将对话浓缩成简洁且相关的总结（即咨询记录）至关重要。大型语言模型（LLM）在各种生成任务中表现出卓越的能力；然而，它们在适应特定领域的复杂性方面仍然面临挑战，尤其是在心理健康领域。与标准LLM不同，心理健康专家首先计划应用领域知识来编写总结。本研究通过引入一种新颖的规划引擎来协调结构化知识对齐，从而增强LLM的能力。为了实现高阶规划，我们将知识封装分为两个主要阶段：（i）保持对话结构，以及（ii）整合领域特定知识。我们在Llama-2上使用了一个规划引擎，从而产生了一个新的框架PIECE。我们提出的系统采用知识过滤和支架搭建来封装领域知识。此外，PIECE利用sheaf卷积学习来增强其对对话结构细微差别的理解。我们将PIECE与14种基线方法进行了比较，并观察到ROUGE和Bleurt分数均有显著提高。此外，专家评估和分析验证了生成质量的有效性，有时甚至超过了黄金标准。我们进一步将PIECE与其他LLM进行了基准测试，并报告了改进，包括Llama-2（+2.72%）、Mistral（+2.04%）和Zephyr（+1.59%），以证明规划引擎的通用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在心理健康咨询对话总结任务中，无法有效利用领域知识进行总结的问题。现有方法通常直接使用LLM进行生成，缺乏对领域知识的规划和整合，导致生成的总结质量不高，与专业咨询记录存在差距。

核心思路：论文的核心思路是引入一个规划引擎，模拟心理健康专家在编写咨询总结时的知识规划过程。该规划引擎将知识封装分为两个阶段：首先保持对话的结构，然后整合领域特定的知识。通过这种分阶段的规划，LLM可以更好地理解对话的上下文和关键信息，并生成更准确、更相关的总结。

技术框架：PIECE框架包含以下主要模块：1) 对话结构编码器：用于捕捉对话的结构信息。2) 领域知识库：存储心理健康领域的专业知识。3) 规划引擎：负责将对话结构和领域知识进行整合，生成知识规划。4) 总结生成器：根据知识规划生成最终的咨询总结。框架整体流程为：输入咨询对话，通过对话结构编码器提取结构信息，规划引擎结合领域知识库进行知识规划，最后由总结生成器生成总结。

关键创新：论文的关键创新在于引入了知识规划引擎，并将其应用于心理健康咨询总结任务。与现有方法相比，PIECE框架能够更好地利用领域知识，生成更符合专业标准的总结。此外，论文还采用了sheaf卷积学习来增强模型对对话结构细微差别的理解。

关键设计：论文中，sheaf卷积学习被用于增强模型对对话结构的理解，具体实现细节未知。知识库的构建和知识过滤-支架搭建的具体实现细节也未知。损失函数和网络结构等细节未在摘要中提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PIECE框架在心理健康咨询总结任务中取得了显著的性能提升。与14种基线方法相比，PIECE在ROUGE和Bleurt指标上均有显著提高。此外，专家评估表明，PIECE生成的总结质量有效，有时甚至超过了黄金标准。与其他LLM相比，PIECE在Llama-2、Mistral和Zephyr上分别取得了+2.72%、+2.04%和+1.59%的改进，证明了其通用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于心理健康咨询领域，辅助咨询师快速生成高质量的咨询记录，提高工作效率。此外，该方法也可推广到其他领域，例如法律咨询、教育辅导等，提升LLM在特定领域文本生成任务中的表现。未来，该技术有望实现更智能化的咨询辅助系统，为心理健康服务提供更便捷的支持。

📄 摘要（原文）

In mental health counseling, condensing dialogues into concise and relevant summaries (aka counseling notes) holds pivotal significance. Large Language Models (LLMs) exhibit remarkable capabilities in various generative tasks; however, their adaptation to domain-specific intricacies remains challenging, especially within mental health contexts. Unlike standard LLMs, mental health experts first plan to apply domain knowledge in writing summaries. Our work enhances LLMs' ability by introducing a novel planning engine to orchestrate structuring knowledge alignment. To achieve high-order planning, we divide knowledge encapsulation into two major phases: (i) holding dialogue structure and (ii) incorporating domain-specific knowledge. We employ a planning engine on Llama-2, resulting in a novel framework, PIECE. Our proposed system employs knowledge filtering-cum-scaffolding to encapsulate domain knowledge. Additionally, PIECE leverages sheaf convolution learning to enhance its understanding of the dialogue's structural nuances. We compare PIECE with 14 baseline methods and observe a significant improvement across ROUGE and Bleurt scores. Further, expert evaluation and analyses validate the generation quality to be effective, sometimes even surpassing the gold standard. We further benchmark PIECE with other LLMs and report improvement, including Llama-2 (+2.72%), Mistral (+2.04%), and Zephyr (+1.59%), to justify the generalizability of the planning engine.