心理健康支持旨在帮助求助者应对心理健康问题。使用大语言模型(Large Language Models,LLMs)生成心理健康支持回复,有助于减轻心理咨询师的负担,提高心理健康支持的效率。尽管近期关于思维链(Chain-of-Thought,CoT)Prompting的研究旨...
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心理健康支持旨在帮助求助者应对心理健康问题。使用大语言模型(Large Language Models,LLMs)生成心理健康支持回复,有助于减轻心理咨询师的负担,提高心理健康支持的效率。尽管近期关于思维链(Chain-of-Thought,CoT)Prompting的研究旨在指导LLMs自动规划活动,取得了一定的成功,但这些研究没有对以往的经验进行提炼,导致LLMs生成的内容缺乏针对性和共情性,在心理健康支持场景下,这一问题尤为突出。为解决这个问题,该文定义了一种基于支持策略规划的心理健康支持生成框架S2P-MSG。该框架利用小语言模型(Small Language Models,SLMs)学习心理咨询师回复中支持策略规划的“人工经验”,生成多条动态策略链;使用Prompting方法引导LLMs选择最恰当的动态策略链,激发LLMs“智能”;并基于选中的动态策略链引导LLMs生成心理健康支持回复。该文在广泛使用的PsyQA数据集上进行了丰富的实验。实验结果表明,与SLMs模型及常见的Prompting方法相比,S2P-MSG框架生成的回复具有更高的相关性、帮助性和共情性。实验还发现,在应对心理健康风险水平较高和自我披露程度较高的求助帖时,S2P-MSG框架展现出了更为优异的性能。
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