A Data Augmentation Pipeline Leveraging Large Language Models for Counseling Conversations

本文是LLM系列文章,针对《Enhancing Psychotherapy Counseling: A Data Augmentation Pipeline Leveraging Large Language Models for Counseling Conversations》的翻译。

增强心理治疗咨询:利用大型语言模型进行咨询会话的数据增强管道

摘要

我们引入了一个利用大型语言模型(LLM)将单轮心理治疗咨询会话转化为多轮互动的管道。虽然存在人工智能支持的针对精神障碍患者的在线咨询服务,但它们往往受到多轮训练数据集有限可用性的限制,并且经常无法充分利用治疗师的专业知识。我们提出的管道有效地解决了这些限制。该管道包括两个主要步骤:1)信息提取和2)多轮咨询生成。每一步都经过精心设计,从可用的数据集中提取并生成全面的多轮咨询对话。零样本和小样本生成场景的实验结果表明,我们的方法显著增强了LLM在心理健康咨询背景下产生更高质量多轮对话的能力。我们的管道和数据集在这里公开。

1 引言

2 相关工作

3 前言

4 方法

5 增强数据集

6 实验

7 结论

在本文中,我们通过将使用我们的管

无监督的数据增强是一种用于一致性训练的技术。在机器学习任务中,一致性训练是指通过使用多个不同版本的输入数据来增强模型的鲁棒性和泛化能力。 传统的数据增强技术通常需要手动标注数据,并提供给模型进行有监督学习。然而,当可用的标注数据有限或者成本较高时,无监督的数据增强技术可以用来增加训练数据的数量和多样性,从而改善模型的性能。 无监督的数据增强技术通过对原始数据进行一系列变换和扰动来生成新的训练样本,而这些变换和扰动不需要额外的标注信息。这些变换可以包括图像翻转、旋转、缩放、平移、加噪声等等。通过这种方式,无监督的数据增强可以从有限的训练样本中生成大量的人工样本,有效地扩展了训练数据的规模和多样性。 无监督的数据增强可以用于各种机器学习任务,如图像分类、目标检测、语义分割等。通过在一致性训练中使用无监督的数据增强,模型可以学习到不同版本的输入数据之间的一致性,并提高对于噪声和变化的鲁棒性。例如,在图像分类任务中,模型可以通过看到同一张图像在不同变换下的预测结果来学习更稳定和一致的特征表示。 总之,无监督的数据增强是一种有效的技术,可以通过生成大量的人工训练样本来改善模型的性能。在一致性训练中,无监督的数据增强可以帮助模型学习到不同版本的输入数据之间的一致性,从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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