PsyProbe：面向探索性咨询的基于用户状态建模的主动且可解释对话系统
计算与语言
2026-01-28 v1
摘要
最新进展表明，大型语言模型已能够实现精神健康对话系统，但现有方法仍主要是被动式的，缺乏针对主动治疗探索的系统性用户状态建模。我们引入了 PsyProbe，这是一个专为咨询的探索阶段设计的对话系统，通过 PPPPPI 框架（呈现、潜因、诱因、持续因、保护因、影响）系统性地跟踪用户的心理状态，并辅以认知错误检测。PsyProbe 融合了 State Builder 用于提取结构化心理轮廓、Memory Construction 用于跟踪信息差距、Strategy Planner 用于动机访谈行为编码，以及具备问题构思与批评/修订模块的 Response Generator，以生成情境适宜的主动问题。我们在真实的韩国咨询场景中对 PsyProbe 进行了评估，包括消融模式下的自动评估、用户评估以及由认证咨询师的专家评估。完整的 PsyProbe 模型在自动评估中始终优于基线模型和消融模式。用户评估显示，其在增加用户参与意愿和改善自然度方面显著优于基线。专家评估表明，PsyProbe 在核心问题理解方面显著提升，并实现了与专业咨询师相当的提问率，验证了系统性状态建模和主动提问在治疗探索中的有效性。
引用
@article{arxiv.2601.19096,
title = {PsyProbe: Proactive and Interpretable Dialogue through User State Modeling for Exploratory Counseling},
author = {Sohhyung Park and Hyunji Kang and Sungzoon Cho and Dongil Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.19096},
year = {2026}
}
备注
In Findings of the Association for Computational Linguistics: EACL 2026