Towards Understanding Counseling Conversations: Domain Knowledge and Large Language Models

📄 arXiv: 2402.14200v1 📥 PDF

作者: Younghun Lee, Dan Goldwasser, Laura Schwab Reese

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-22

备注: Findings of EACL 2024, 10 pages

💡 一句话要点

提出结合领域知识与大语言模型以提升咨询对话理解

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 咨询对话理解 领域知识 大语言模型 Transformer 自然语言处理 模型性能提升 特征整合

📋 核心要点

  1. 现有的基于Transformer的语言模型在预测咨询对话结果方面表现不佳，无法有效捕捉对话的动态特征。
  2. 本文提出了一种系统的方法，通过结合人工标注的领域知识和LLM生成的特征来增强对话的上下文信息。
  3. 实验结果显示，整合领域知识与LLM特征后，模型性能提升约15%，显著改善了对话结果的预测能力。

📝 摘要（中文）

理解咨询对话的动态是一个重要但具有挑战性的自然语言处理任务。本文系统性地探讨了领域知识和大语言模型（LLMs）在更好地表征危机咨询师与求助者之间对话中的有效性。实证结果表明，当前最先进的语言模型（如基于Transformer的模型和GPT模型）在预测对话结果方面存在不足。为提供更丰富的对话上下文，本文引入了人工标注的领域知识和LLM生成的特征，简单整合这两者使模型性能提升约15%。我们认为，领域知识和LLM生成的特征可以作为额外上下文，更好地表征咨询对话。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前语言模型在咨询对话结果预测中的不足，现有方法未能充分利用对话的上下文信息，导致预测准确性低下。

核心思路：通过引入领域知识和LLM生成的特征，提供更丰富的上下文信息，从而提升模型对咨询对话的理解和预测能力。

技术框架：整体架构包括数据预处理、领域知识整合、LLM特征提取和模型训练等主要模块。首先，收集和标注领域知识，然后通过LLM生成对话特征，最后将两者结合用于模型训练。

关键创新：最重要的创新在于将领域知识与LLM特征的简单整合，形成了新的上下文增强策略，与传统方法相比，显著提升了模型的表现。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化对话结果预测，同时在特征提取阶段，使用了多层次的特征融合技术，以确保领域知识与LLM特征的有效结合。

📊 实验亮点

实验结果表明，整合领域知识与LLM特征后，模型性能提升约15%。在对比基线模型中，本文提出的方法在对话结果预测的准确性上表现出显著优势，验证了领域知识的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括心理咨询、危机干预和在线支持服务等。通过提升对咨询对话的理解能力，可以帮助咨询师更有效地支持求助者，从而提高咨询服务的质量和效率。未来，该方法也可能扩展到其他需要深度对话理解的领域，如教育和医疗。

📄 摘要（原文）

Understanding the dynamics of counseling conversations is an important task, yet it is a challenging NLP problem regardless of the recent advance of Transformer-based pre-trained language models. This paper proposes a systematic approach to examine the efficacy of domain knowledge and large language models (LLMs) in better representing conversations between a crisis counselor and a help seeker. We empirically show that state-of-the-art language models such as Transformer-based models and GPT models fail to predict the conversation outcome. To provide richer context to conversations, we incorporate human-annotated domain knowledge and LLM-generated features; simple integration of domain knowledge and LLM features improves the model performance by approximately 15%. We argue that both domain knowledge and LLM-generated features can be exploited to better characterize counseling conversations when they are used as an additional context to conversations.