DiagESC: Dialogue Synthesis for Integrating Depression Diagnosis into Emotional Support Conversation

要約

メンタルヘルスケアのための対話システムは、精神的苦痛を抱えている人に適切なサポートを提供することを目的としています。
適切な精神的サポートを提供するために広範な研究が行われてきましたが、既存の研究では専門的な医療介入を必要とする個人を特定できず、適切な指導を提供できません。
高度なメンタルヘルス管理システム用の診断的感情サポート会話タスクを紹介します。
私たちは、タスク固有の発話生成プロンプトと厳密なフィルタリング アルゴリズムを利用することで、ユーザー エクスペリエンスを維持しながらうつ病の症状を評価する DESC データセットを開発しました。
専門の心理カウンセラーによる評価では、DESC が既存のデータよりもうつ病を診断する能力に優れていることが示されています。
さらに、会話の品質評価により、DESC が流暢で一貫性のある首尾一貫した対話を維持していることが明らかになりました。

要約(オリジナル)

Dialogue systems for mental health care aim to provide appropriate support to individuals experiencing mental distress. While extensive research has been conducted to deliver adequate emotional support, existing studies cannot identify individuals who require professional medical intervention and cannot offer suitable guidance. We introduce the Diagnostic Emotional Support Conversation task for an advanced mental health management system. We develop the DESC dataset to assess depression symptoms while maintaining user experience by utilizing task-specific utterance generation prompts and a strict filtering algorithm. Evaluations by professional psychological counselors indicate that DESC has a superior ability to diagnose depression than existing data. Additionally, conversational quality evaluation reveals that DESC maintains fluent, consistent, and coherent dialogues.

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