arXiv cs.CL· Huachuan Qiu, Zhaoming Chen, Yuqian Chen, Yuan Xie, Yu Lu, Zhenzhong Lan·· 12 小时前AI 评分31
PsyCLIENT：用对话轨迹建模模拟心理咨询来访者，用于培训与模型评估
PsyCLIENT: Client Simulation via Conversational Trajectory Modeling for Trainee Practice and Model Evaluation in Mental Health Counseling
AI 导读
PsyCLIENT 框架通过来访者画像、对话历史和对话轨迹来约束模拟来访者每一轮的回复行为与内容，并构建了覆盖 60 个咨询主题的 120 份中文来访者画像数据集 PsyCLIENT-CP。24 位专业咨询师评估显示，PsyCLIENT 在真实感和培训实用性上评分高于对比方法；在来源识别研究中，其生成的对话被误判为真人来访者交互的频率也高于基线。该工作已被 EMNLP 2026 主会接收。
正文 · AI 翻译
摘要：基于大语言模型的来访者模拟为新手咨询师培训、咨询对话合成以及自动化咨询系统的交互式评估提供了一种可扩展的方法。然而，现有方法受限于画像多样性不足、行为依据薄弱，以及缺乏用于模拟咨询来访者的开放中文资源。我们提出 PsyCLIENT，一个将模拟来访者的回复建立在来访者画像、对话历史以及对话轨迹之上的框架，这些轨迹规定了每个来访者轮次的目标行为和内容约束。我们还构建了 PsyCLIENT-CP，一个包含 120 个中文来访者画像、覆盖 60 个咨询主题的数据集。涉及 24 位专业咨询师的评估表明，PsyCLIENT 在感知真实性和培训实用性方面获得的评分高于对比方法。在另一项来源识别研究中，PsyCLIENT 生成的对话比基线方法生成的对话更频繁地被误判为人类来访者互动。这些结果表明，对话轨迹建模可以将静态的来访者画像转化为行为引导、动态展开的咨询互动。
| 评论： | 已被 EMNLP 2026（主会议）接收 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2601.07312 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2601.07312v3 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.07312 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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2026年1月12日星期一 08:33:05 UTC（1,840 KB）
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2026年9月7日星期一 06:57:46 UTC（1,842 KB）
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2026年10月22日星期四 08:43:07 UTC（1,842 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org