Psy-Insight: Explainable Multi-turn Bilingual Dataset for Mental Health Counseling

要約

大規模な言語モデル（LLM）のコンテキスト内学習機能は、メンタルヘルスサポートに大きな可能性を示しています。
ただし、特に中国のコーパスでのカウンセリングデータセットの欠如は、この分野でのアプリケーションを制限しています。
これに対処するために、最初のメンタルヘルス指向の説明可能なマルチタスクバイリンガルデータセットであるPSY-Insightを構築しました。
マルチタスクラベルと会話プロセスの説明が注釈が付けられた対面のマルチターンカウンセリングの対話を収集しました。
注釈には、心理療法、感情、戦略、トピックラベル、ターンレベルの推論とセッションレベルのガイダンスが含まれます。
Psy-Insightは、ラベル認識などのタスクに適しているだけでなく、LLMが論理的推論を通じて共感的カウンセラーとして行動する必要性を満たしています。
実験では、PSY-InsightでのLLMSトレーニングにより、モデルは会話スタイルを模倣するだけでなく、カウンセリングの根底にある戦略と推論を理解できることが示されています。

要約(オリジナル)

The in-context learning capabilities of large language models (LLMs) show great potential in mental health support. However, the lack of counseling datasets, particularly in Chinese corpora, restricts their application in this field. To address this, we constructed Psy-Insight, the first mental health-oriented explainable multi-task bilingual dataset. We collected face-to-face multi-turn counseling dialogues, which are annotated with multi-task labels and conversation process explanations. Our annotations include psychotherapy, emotion, strategy, and topic labels, as well as turn-level reasoning and session-level guidance. Psy-Insight is not only suitable for tasks such as label recognition but also meets the need for training LLMs to act as empathetic counselors through logical reasoning. Experiments show that training LLMs on Psy-Insight enables the models to not only mimic the conversation style but also understand the underlying strategies and reasoning of counseling.

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