摘要
近年来大语言模型（LLMs）的发展为心理健康支持开辟了新途径，但现有方法在模拟专业心理治疗方面缺乏真实性，且难以捕捉治疗过程中的动态进展。叙事治疗通过帮助个体将问题性生活故事转化为赋能性叙事，因可及性低和社会污名化而未得到充分利用。

本文提出一个包含两个核心组件的综合框架：

1. 交互式叙事治疗师（INT）：通过规划治疗阶段、引导反思层级及生成情境适配的专家级响应，模拟专业叙事治疗师；
2. 创新时刻评估（IMA）：以治疗为中心的评价方法，通过追踪用户叙述中标志治疗进展的关键转折点（即“创新时刻”）来量化疗效。

在260个模拟用户和230名真实用户的实验中，INT在治疗质量与深度上持续优于标准大语言模型。研究进一步证明INT在合成高质量支持对话以促进社会应用方面的有效性。

主题分类
计算与语言（cs.CL）

引用信息
arXiv:2507.20241 [cs.CL]
DOI: 10.48550/arXiv.2507.20241

提交历史
2025年7月27日提交