Psychological Counseling Cannot Be Achieved Overnight: Automated Psychological Counseling Through Multi-Session Conversations
作者: Junzhe Wang, Bichen Wang, Xing Fu, Yixin Sun, Yanyan Zhao, Bing Qin
分类: cs.CL
发布日期: 2025-06-07
备注: 15 pages, 19 figures
💡 一句话要点
提出MusPsy-Dataset和MusPsy-Model，实现基于多轮对话的自动化心理咨询
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自动化心理咨询 多轮对话 大型语言模型 心理咨询数据集 客户状态跟踪
📋 核心要点
- 现有自动化心理咨询研究主要集中于单次会话，忽略了心理咨询是一个持续过程的本质。
- 论文构建了MusPsy-Dataset，包含真实客户的多轮咨询对话，捕捉咨询的动态变化。
- 论文提出了MusPsy-Model，能够跟踪客户进展并调整咨询方向，实验证明其性能优于基线模型。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型（LLMs）在自动化心理咨询方面取得了显著进展。然而，目前的研究主要集中在单次咨询上，这并不符合现实场景。在实践中，心理咨询是一个过程，而不是一次性事件，需要持续的多轮互动，以逐步解决客户的问题。为了克服这一局限性，我们引入了一个多轮心理咨询对话数据集（MusPsy-Dataset）。我们的MusPsy-Dataset是使用公开的心理案例报告中的真实客户资料构建的。它捕捉了咨询的动态弧线，包括来自同一客户在不同会话中的多次渐进式咨询对话。利用我们的数据集，我们还开发了MusPsy-Model，旨在跟踪客户的进展并随着时间的推移调整其咨询方向。实验表明，我们的模型在多个会话中表现优于基线模型。
🔬 方法详解
问题定义：现有自动化心理咨询方法主要关注单轮对话，无法模拟真实心理咨询中需要多轮会话才能逐步解决问题的场景。这导致模型无法跟踪客户的进展，也无法根据客户的反馈调整咨询策略。现有方法的痛点在于缺乏能够支持多轮咨询的数据集和模型。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多轮心理咨询对话的数据集，并在此基础上训练一个能够跟踪客户状态并自适应调整咨询策略的模型。通过模拟真实咨询场景，使模型能够更好地理解客户的需求，并提供更有效的心理支持。
技术框架：整体框架包含两个主要部分：MusPsy-Dataset的构建和MusPsy-Model的训练。MusPsy-Dataset通过收集和整理公开的心理案例报告，构建包含同一客户多次咨询会话的数据集。MusPsy-Model则利用该数据集进行训练，学习跟踪客户状态和调整咨询策略的能力。具体流程包括数据预处理、模型训练、评估和推理。
关键创新：论文的关键创新在于构建了MusPsy-Dataset，这是一个专门用于多轮心理咨询对话的数据集。与现有数据集相比，MusPsy-Dataset包含了同一客户在不同会话中的多次对话，能够更好地反映心理咨询的动态过程。此外，MusPsy-Model的设计也考虑了多轮对话的特点，能够跟踪客户状态并自适应调整咨询策略。
关键设计：MusPsy-Dataset的关键设计在于数据的收集和整理方式，确保数据集包含足够数量的多轮对话，并能够反映不同客户的心理状态和咨询需求。MusPsy-Model的具体网络结构和损失函数未知，但其设计目标是能够跟踪客户状态并自适应调整咨询策略。具体的参数设置和训练细节在论文中可能有所描述，但此处信息未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MusPsy-Model在多轮心理咨询对话中表现优于基线模型。具体的性能数据和提升幅度未知，但论文强调了该模型在跟踪客户进展和调整咨询方向方面的优势。该模型能够更好地理解客户的需求，并提供更有效的心理支持，从而提高了自动化心理咨询的质量。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更智能、更个性化的自动化心理咨询系统。这些系统可以为那些无法获得传统心理咨询服务的人群提供支持，例如偏远地区居民或经济困难人群。此外，该研究还可以促进心理咨询领域的研究，为心理咨询师提供辅助工具，提高咨询效率。
📄 摘要（原文）
In recent years, Large Language Models (LLMs) have made significant progress in automated psychological counseling. However, current research focuses on single-session counseling, which doesn't represent real-world scenarios. In practice, psychological counseling is a process, not a one-time event, requiring sustained, multi-session engagement to progressively address clients' issues. To overcome this limitation, we introduce a dataset for Multi-Session Psychological Counseling Conversation Dataset (MusPsy-Dataset). Our MusPsy-Dataset is constructed using real client profiles from publicly available psychological case reports. It captures the dynamic arc of counseling, encompassing multiple progressive counseling conversations from the same client across different sessions. Leveraging our dataset, we also developed our MusPsy-Model, which aims to track client progress and adapt its counseling direction over time. Experiments show that our model performs better than baseline models across multiple sessions.