一种理解基于文本的心理健康支持中表达共情的计算方法

共情对于成功的心理健康支持至关重要。共情测量主要在同步、面对面环境中进行，可能不适用于异步、基于文本的情境。由于数百万人使用基于文本的平台获取心理健康支持，理解这些情境中的共情至关重要。在本工作中，我们提出一种计算方法以理解在线心理健康平台中如何表达共情。我们开发了一个新颖的、统一且基于理论的框架，用于刻画基于文本的对话中共情的传达。我们收集并共享了一个包含 1 万组（帖子，回复）对的语料库，该语料库使用此共情框架进行标注，并附有支撑标注的证据（理由）。我们开发了一个基于多任务 RoBERTa 的双编码器模型，用于识别对话中的共情并提取其预测背后的理由。实验表明我们的方法能有效识别共情对话。我们进一步将该模型应用于分析 23.5 万次心理健康交互，显示用户并不会随时间自发学会共情，揭示了共情训练与反馈的契机。