计算机科学 > 计算与语言
[提交于 2025年1月3日
]
标题: PSYCHE:用于评估精神科评估对话代理的多方面患者模拟框架
标题: PSYCHE: A Multi-faceted Patient Simulation Framework for Evaluation of Psychiatric Assessment Conversational Agents
摘要: 最近大型语言模型(LLMs)的进展加速了能够生成类似人类响应的对话代理的发展。 由于精神科评估通常涉及精神科医生和患者之间的复杂对话互动,因此对开发旨在模拟精神科医生在临床评估中角色的基于LLM的精神科评估对话代理(PACAs)的兴趣正在增长。 然而,用于基准测试PACAs与患者互动的临床适当性的标准化方法仍然研究不足。 在此,我们提出PSYCHE,一个新颖的框架,旨在实现对PACAs的1)临床相关性、2)伦理安全性、3)成本效率和4)定量评估。 这是通过基于多方面精神科结构模拟精神科患者来实现的,该结构定义了模拟患者的资料、病史和行为,PACAs需要对其进行评估。 我们通过一项由10名认证精神科医生参与的研究验证了PSYCHE的有效性,并通过对模拟患者话语的深入分析来支持该研究。
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.