Crisp: Cognitive Restructuring of Negative Thoughts through Multi-turn Supportive Dialogues

要約

認知再構築（CR）は、メンタルヘルスの課題から生じる個人の否定的な思考を、マルチターン対話を介してより有用でポジティブな考え方に生じる個人の否定的な思考を特定し、再構築することを目的とした心理療法プロセスです。
臨床医の不足とスティグマは、CRのヒト-LLMインタラクティブサイコセラピーの開発を促します。
しかし、既存の取り組みは、単純なテキスト書き換え、固定パターンダイアログ、またはワンショットCRワークフローを介してCRを実装し、効果的なCRのために心理療法プロセスと一致しません。
このギャップに対処するために、CRの新しいフレームワークであるCRDIALを提案します。これは、否定的な思考の具体的に設計された識別と再構築段階を備えたマルチターンダイアログを作成し、文レベルの協力会話戦略を統合し、繰り返しCRを有効にするマルチチャネルループメカニズムを採用します。
CRDIALを使用すると、LLMから大規模で高品質のバイリンガルダイアログデータセットであるCrispを蒸留します。
次に、CR用の鮮明な会話LLMS、7Bおよび14Bスケールで、Crispersを訓練します。
広範な人間の研究は、ポイントワイズ、ペアワイズ、および介入評価におけるクリスパースの優位性を示しています。

要約(オリジナル)

Cognitive Restructuring (CR) is a psychotherapeutic process aimed at identifying and restructuring an individual’s negative thoughts, arising from mental health challenges, into more helpful and positive ones via multi-turn dialogues. Clinician shortage and stigma urge the development of human-LLM interactive psychotherapy for CR. Yet, existing efforts implement CR via simple text rewriting, fixed-pattern dialogues, or a one-shot CR workflow, failing to align with the psychotherapeutic process for effective CR. To address this gap, we propose CRDial, a novel framework for CR, which creates multi-turn dialogues with specifically designed identification and restructuring stages of negative thoughts, integrates sentence-level supportive conversation strategies, and adopts a multi-channel loop mechanism to enable iterative CR. With CRDial, we distill Crisp, a large-scale and high-quality bilingual dialogue dataset, from LLM. We then train Crispers, Crisp-based conversational LLMs for CR, at 7B and 14B scales. Extensive human studies show the superiority of Crispers in pointwise, pairwise, and intervention evaluations.

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