arXiv cs.CL· He Hu, Juzheng Si, Qianning Wang, Fei Ma, Fuji Ren, Sicheng Zhao, Yucheng Zhou, Laizhong Cui·· 11 小时前AI 评分31
PsyLLM：融合诊断与治疗推理的心理健康咨询大语言模型
Beyond Empathy: Integrating Diagnostic and Therapeutic Reasoning with Large Language Models for Mental Health Counseling
AI 导读
研究者提出 PsyLLM，一个融合诊断与治疗推理的大语言模型，用于心理健康咨询。该模型基于 Reddit 真实心理困扰帖子构建自动化数据合成管线，依据 DSM/ICD 诊断标准与 CBT、ACT、心理动力学等治疗框架生成结构化临床推理轨迹，并配套新基准与四维评估协议。实验与专业咨询师评估显示，PsyLLM 在该基准上持续优于多个基线模型，代码、数据与模型均已公开。
正文 · AI 翻译
摘要：大型语言模型（LLM）在心理支持方面具有巨大潜力，能够生成富有同理心的回应并模拟治疗性对话。然而，现有的基于 LLM 的方法往往缺乏对结构化诊断推理和多样化治疗策略的充分依据，限制了其在复杂咨询场景中的有效性。为解决这些局限，我们提出 PsyLLM，这是首个专为心理健康咨询设计、融合诊断导向与治疗导向推理的大型语言模型。为开发 PsyLLM，我们设计了一套新颖的自动化数据合成流程，用于处理从 Reddit 收集的真实心理健康帖子，用户常在该平台表达心理困扰并寻求社区支持。该流程将这些帖子转化为多轮咨询对话，并借助由国际诊断标准（如 DSM/ICD）和多种治疗框架（如 CBT、ACT、心理动力学）引导的 LLM，生成结构化、具有临床依据的推理轨迹。严格的多维过滤机制进一步提升了合成对话数据的质量和临床保真度。此外，我们引入了一个新的基准和评估协议，从四个关键维度评估咨询表现。我们的实验以及专业咨询专家的评估表明，PsyLLM 在该基准上持续优于多种基线模型。代码、数据和模型可在 此 https URL 获取。
| 学科： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2505.15715 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2505.15715v3 [cs.CL] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.15715 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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2025年5月21日星期三 16:24:49 UTC（4,681 KB）
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2025年11月3日星期一 17:03:30 UTC（3,047 KB）
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2026年11月5日星期四 16:28:59 UTC（1,745 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org