SMILE: Single-turn to Multi-turn Inclusive Language Expansion via ChatGPT for Mental Health Support

要約

タイトル：SMILE：ChatGPTを使用したシングルターンからマルチターンの包括的言語拡張によるメンタルヘルス支援

要約：
– 投薬を避け、代わりに会話によるメンタルヘルス支援に対する関心が増加している。
– しかし、個人情報の機微性や、時間とコストがかかることなど、実際の多重対話の収集には課題がある。
– この問題を解決するために、ChatGPTを使用したインクルーシブ言語拡張技術であるSMILEアプローチを導入する。
– SMILEアプローチの有効性を検証するために、初期の探索的研究を行う。
– さらに、SMILEアプローチを使用して生成されたデータセットと、使用されなかったデータセットとの網羅的で系統的な対照分析を行い、SMILE法は話題、語彙、意味的特徴を含む、多様で実際に近いマルチターンのメンタルヘルス支援対話コーパスをもたらすことを実証する。
– 最後に、収集したコーパス（SMILECHAT）を使用して、より効果的な対話システムを開発し、メンタルヘルス支援のマルチターン対話における感情的サポートと建設的な提案を行う。

要約(オリジナル)

There has been an increasing research interest in developing specialized dialogue systems that can offer mental health support. However, gathering large-scale and real-life multi-turn conversations for mental health support poses challenges due to the sensitivity of personal information, as well as the time and cost involved. To address these issues, we introduce the SMILE approach, an inclusive language expansion technique that employs ChatGPT to extend public single-turn dialogues into multi-turn ones. Our research first presents a preliminary exploratory study that validates the effectiveness of the SMILE approach. Furthermore, we conduct a comprehensive and systematic contrastive analysis of datasets generated with and without the SMILE approach, demonstrating that the SMILE method results in a large-scale, diverse, and close-to-real-life multi-turn mental health support conversation corpus, including dialog topics, lexical and semantic features. Finally, we use the collected corpus (SMILECHAT) to develop a more effective dialogue system that offers emotional support and constructive suggestions in multi-turn conversations for mental health support.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI