PsyDTCorpus هي مجموعة بيانات توأم رقمية للمستشارين النفسيين تم إطلاقها في عام 2024 من قبل كلية تكنولوجيا المستقبل بجامعة جنوب الصين للتكنولوجيا - مختبر التوائم الرقمية الرئيسي بمقاطعة قوانغدونغ. الهدف الأساسي من هذه المجموعة من البيانات هو محاكاة أسلوب اللغة وتقنيات الاستشارة لمستشار نفسي محدد لدعم تطوير وتدريب نموذج التوأم الرقمي للمستشار النفسي SoulChat2.0. نتائج الورقة ذات الصلة هيSoulChat: تحسين مهارات التعاطف والاستماع والراحة لدى طلاب الماجستير في القانون من خلال الضبط الدقيق باستخدام محادثات التعاطف متعددة الأدوار". تستهدف مجموعة بيانات PsyDTCorpus حالات استشارة حقيقية متعددة الجولات لمستشار نفسي محدد، وتقوم بتلخيص بيانات التوأم الرقمي استنادًا إلى 5 آلاف عينة استشارة من جولة واحدة، للحصول في النهاية على 5 آلاف بيانات عالية الجودة لمحادثات الصحة العقلية مع أسلوب لغة المستشار وطرق تطبيق التكنولوجيا العلاجية. ومن بينها، يتم استخدام 4760 عينة كمجموعات تدريب، ويتم تقسيم 240 عينة إلى عينات اختبار متعددة. العدد الإجمالي للجولات في مجموعة البيانات هو: 90,365، منها عدد الجولات في مجموعة الاختبار هو: 4,311. تستخدم مجموعة البيانات هذه إطار عمل مبتكر لتوليد البيانات يجمع بين أسلوب اللغة وتقنيات الاستشارة للمستشارين الحقيقيين وسمات الشخصية الخمس الكبرى للعملاء لتوليد بيانات تحاكي محادثة من جولة واحدة. وباستخدام هذا الإطار، تمكن فريق البحث من إنشاء جولات متعددة من البيانات المحادثة التي وصفت بشكل فعال أسلوب اللغة وتطبيق تقنيات الإرشاد من قبل مستشارين محددين. في هذا المشروع، وصل العدد الإجمالي لبيانات الحوار متعددة الجولات التي تم إنشاؤها إلى 90,365 جولة، واحتوت كل عينة حوار على 18 جولة في المتوسط. تم تقييم PsyDTCorpus يدويًا ومقارنته في أربعة أبعاد مهنية: تكنولوجيا المحادثة، والحالة والموقف، وبناء العلاقات، وتكنولوجيا العلاج. وأظهرت النتائج وجود تحسينات كبيرة في هذه الجوانب مقارنة بمجموعات البيانات الأخرى، مما يثبت جدوى استخدام عدد صغير من حالات الاستشارة من مستشارين نفسيين حقيقيين لبناء بيانات عالية الجودة لمحادثات الصحة العقلية متعددة الجولات.

الاستشهاد

@inproceedings{xie-etal-2025-psydt, العنوان = "{P}sy{DT}: استخدام {LLM}s لبناء التوأم الرقمي للمستشار النفسي بأسلوب استشاري شخصي للاستشارات النفسية". المؤلف = "شيه، هاوجي و تشن، ييرونغ و شينغ، شياوفن و لين، جينغكاي و شو، شيانغمين"، المحرر = "تشي، وانكسيانج و" نابيندي، جويس و شوتوفا، إيكاترينا و بيلهوار، محمد طاهر". عنوان الكتاب = "وقائع الاجتماع السنوي الثالث والستين لجمعية اللغويات الحاسوبية (المجلد 1: الأوراق الطويلة)"، الشهر = يوليو، السنة = "2025"، العنوان = "فيينا، النمسا"، الناشر = "رابطة اللغويات الحاسوبية"، url = “https://aclanthology.org/2025.acl-long.55/”, الصفحات = "1081–1115"، ISBN = "979-8-89176-251-0"، الملخص: حققت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تقدمًا ملحوظًا في مجال علم النفس الإرشادي. مع ذلك، تتجاهل نماذج اللغة الكبيرة الحالية في مجال الصحة النفسية مشكلة جوهرية، وهي أنها لا تأخذ في الحسبان اختلاف الأساليب الشخصية للمرشدين النفسيين، بما في ذلك الأسلوب اللغوي وتقنيات العلاج، وغيرها. ونتيجة لذلك، تفشل هذه النماذج في تلبية الاحتياجات الفردية للعملاء الذين يبحثون عن أساليب إرشادية مختلفة. لسد هذه الفجوة، نقترح PsyDT، وهو إطار عمل جديد يستخدم نماذج اللغة الكبيرة لبناء التوأم الرقمي للمرشدين النفسيين بأسلوب إرشادي شخصي. بالمقارنة مع النهج المكلف والمستهلك للوقت المتمثل في جمع عدد كبير من حالات الإرشاد الواقعية لإنشاء توأم رقمي خاص بكل مرشد، يقدم إطار عملنا حلاً أسرع وأكثر فعالية من حيث التكلفة. لبناء PsyDT، نستخدم التعلم الديناميكي أحادي اللقطة باستخدام GPT-4 لالتقاط أسلوب الإرشاد الفريد لكل مرشد، مع التركيز بشكل أساسي على الأسلوب اللغوي وتقنيات العلاج. بعد ذلك، وباستخدام حوارات نصية طويلة موجودة تتضمن أسئلة العميل، يُستخدم نموذج GPT-4 لتوليد حوارات متعددة المراحل لمستشار نفسي محدد. وأخيرًا، نُجري تحسينات دقيقة على نماذج التعلم الموجه (LLMs) باستخدام مجموعة البيانات الاصطناعية PsyDTCorpus، وذلك لإنشاء نموذج رقمي مطابق للمستشار النفسي ذي أسلوب استشاري شخصي. تُشير النتائج التجريبية إلى أن إطار عمل PsyDT المقترح قادر على توليد حوارات متعددة المراحل تُحاكي حالات الاستشارة النفسية الواقعية بدقة، ويُظهر أداءً أفضل مقارنةً بالنماذج الأساسية الأخرى، مما يُثبت فعالية إطار عملنا في بناء نموذج رقمي مطابق للمستشار النفسي ذي أسلوب استشاري مُحدد. }