基于 LLM 和 VB-MAPP 的 ASD-Chat：面向自闭谱系儿童的创新对话干预系统
人机交互
2024-09-04 v1
摘要
早期诊断和专业干预有助于自闭谱系障碍（ASD）儿童恢复正常生活。然而，当前专业医疗资源的稀缺和不平衡阻碍了许多自闭儿童获得必要的诊断和干预。因此，提出了诸多基于计算机技术的范式，以协助或独立地进行 ASD 干预，以缓解上述问题。然而，这些范式往往缺乏临床干预方法的基础，且存在个性化不足的问题。针对上述 concern，我们提出 ASD-Chat，一种基于 VB-MAPP（Verbal Behavior Milestones Assessment and Placement Program）且以 ChatGPT 为对话生成核心的社会干预系统。具体而言，我们根据临床干预方法 VB-MAPP 设计了干预范式和提示词，并利用 ChatGPT 的生成能力来促进社交对话干预。实验结果表明，我们提出的系统干预效果与专业干预者相当，为未来在真实医疗场景中进行长期干预的工具具有前景。
引用
@article{arxiv.2409.01867,
title = {ASD-Chat: An Innovative Dialogue Intervention System for Children with Autism based on LLM and VB-MAPP},
author = {Chengyun Deng and Shuzhong Lai and Chi Zhou and Mengyi Bao and Jingwen Yan and Haifeng Li and Lin Yao and Yueming Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.01867},
year = {2024}
}