Socratic Reasoning Improves Positive Text Rewriting

要約

ネガティブな思考をポジティブな思考に再構成することは、メンタルヘルスや心理療法へのいくつかの認知的アプローチの核心であり、大規模な言語モデルベースのソリューションによってよりアクセスしやすくなる可能性があります。
このようなリフレーミングは一般に自明ではなく、ネガティブな思考の根本的な問題を明らかにし、それをよりポジティブな思考に変えるためには複数の合理化ステップが必要です。
しかし、この合理化プロセスは現在、思考を 1 つのステップで再構成するデータセットとモデルの両方で無視されています。
この研究では、\textsc{SocraticReframe} と呼ばれる新しいフレームワークを使用して、合成的に生成されたソクラティック理論的根拠でポジティブなテキスト書き換えのためのオープンソース データセットを強化することで、このギャップに対処します。
\textsc{SocraticReframe} は、一連の質問と回答のペアを使用して、思考書き換えプロセスを合理化します。
我々は、このようなソクラテスの論理的根拠により、心理療法研究の基準に基づいた自動評価と人間による評価の両方に従って、さまざまなオープンソース LLM のポジティブなテキスト書き換えが大幅に改善されることを示します。

要約(オリジナル)

Reframing a negative into a positive thought is at the crux of several cognitive approaches to mental health and psychotherapy that could be made more accessible by large language model-based solutions. Such reframing is typically non-trivial and requires multiple rationalization steps to uncover the underlying issue of a negative thought and transform it to be more positive. However, this rationalization process is currently neglected by both datasets and models which reframe thoughts in one step. In this work, we address this gap by augmenting open-source datasets for positive text rewriting with synthetically-generated Socratic rationales using a novel framework called \textsc{SocraticReframe}. \textsc{SocraticReframe} uses a sequence of question-answer pairs to rationalize the thought rewriting process. We show that such Socratic rationales significantly improve positive text rewriting for different open-source LLMs according to both automatic and human evaluations guided by criteria from psychotherapy research.

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