Sentiment-guided Commonsense-aware Response Generation for Mental Health Counseling
作者: Aseem Srivastava, Gauri Naik, Alison Cerezo, Tanmoy Chakraborty, Md. Shad Akhtar
分类: cs.CL
发布日期: 2025-01-06
💡 一句话要点
提出EmpRes，一种情感引导的常识感知回复生成方法，用于心理健康咨询。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 心理健康咨询 情感引导 常识推理 回复生成 虚拟助手
📋 核心要点
- 现有虚拟心理健康助手缺乏理解客户细微情感的常识，难以生成有效的回复。
- EmpRes通过情感引导机制，结合常识知识，利用基础模型生成积极回复，塑造客户情感。
- 在HOPE数据集上，EmpRes显著优于现有基线，用户研究表明系统有效且用户满意度高。
📝 摘要（中文）
心理健康问题日益严重，有效的咨询是应对创伤后应激障碍、压力等问题的关键。治疗师与客户建立治疗关系，引导他们走向积极。然而，专业人员短缺、高昂的费用和精神健康污名阻碍了咨询。虚拟心理健康助手（VMHA）应运而生。但现有VMHA缺乏常识来理解客户的情感，无法生成有效回复。为此，我们提出EmpRes，一种结合常识感知的情感引导机制，用于生成回复。EmpRes利用基础模型和常识知识，旨在生成有效塑造客户积极情感的回复。在HOPE数据集上的评估表明，EmpRes在定性和定量指标上均优于现有基线。用户研究表明，91%的用户认为该系统有效，80%表示满意，超过85.45%的人愿意继续使用并推荐给他人。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决虚拟心理健康助手（VMHA）在生成回复时缺乏常识，无法有效理解和引导用户情感的问题。现有VMHA难以捕捉用户话语中的细微情感变化，生成的回复可能不恰当或缺乏同理心，从而影响咨询效果。
核心思路：EmpRes的核心思路是利用情感引导机制，结合常识知识，生成能够有效塑造用户积极情感的回复。通过理解用户的情感状态，并结合常识知识进行推理，EmpRes能够生成更贴合用户需求、更具同理心的回复，从而提升咨询效果。
技术框架：EmpRes的整体框架包含以下主要模块：1)情感分析模块，用于识别用户话语中的情感倾向；2)常识知识库，用于提供与用户话语相关的常识知识；3)回复生成模块，基于情感分析结果和常识知识，生成回复；4)情感引导模块，用于调整回复的情感倾向，使其更具积极性。
关键创新：EmpRes的关键创新在于其情感引导机制和常识知识的融合。情感引导机制能够根据用户的情感状态，调整回复的情感倾向，使其更具积极性。常识知识的融合使得EmpRes能够生成更贴合用户需求、更具同理心的回复。
关键设计：EmpRes使用预训练语言模型作为回复生成模块的基础，并使用情感分类器对生成回复进行情感分析，根据情感分析结果调整回复。同时，EmpRes利用外部常识知识库，例如ConceptNet，获取与用户话语相关的常识知识，并将其融入到回复生成过程中。损失函数方面，采用了交叉熵损失函数和情感一致性损失函数，以保证生成回复的质量和情感倾向。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EmpRes在HOPE数据集上取得了显著的性能提升，在多个定性和定量指标上均优于现有基线。用户研究表明，91%的用户认为该系统有效，80%表示满意，超过85.45%的人愿意继续使用并推荐给他人。这些结果表明EmpRes在实际应用中具有很高的价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更智能、更有效的虚拟心理健康助手，为那些无法获得传统心理咨询服务的人群提供支持。此外，该技术还可应用于其他需要情感理解和常识推理的对话系统中，例如客户服务、教育辅导等领域，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
The crisis of mental health issues is escalating. Effective counseling serves as a critical lifeline for individuals suffering from conditions like PTSD, stress, etc. Therapists forge a crucial therapeutic bond with clients, steering them towards positivity. Unfortunately, the massive shortage of professionals, high costs, and mental health stigma pose significant barriers to consulting therapists. As a substitute, Virtual Mental Health Assistants (VMHAs) have emerged in the digital healthcare space. However, most existing VMHAs lack the commonsense to understand the nuanced sentiments of clients to generate effective responses. To this end, we propose EmpRes, a novel sentiment-guided mechanism incorporating commonsense awareness for generating responses. By leveraging foundation models and harnessing commonsense knowledge, EmpRes aims to generate responses that effectively shape the client's sentiment towards positivity. We evaluate the performance of EmpRes on HOPE, a benchmark counseling dataset, and observe a remarkable performance improvement compared to the existing baselines across a suite of qualitative and quantitative metrics. Moreover, our extensive empirical analysis and human evaluation show that the generation ability of EmpRes is well-suited and, in some cases, surpasses the gold standard. Further, we deploy EmpRes as a chat interface for users seeking mental health support. We address the deployed system's effectiveness through an exhaustive user study with a significant positive response. Our findings show that 91% of users find the system effective, 80% express satisfaction, and over 85.45% convey a willingness to continue using the interface and recommend it to others, demonstrating the practical applicability of EmpRes in addressing the pressing challenges of mental health support, emphasizing user feedback, and ethical considerations in a real-world context.