利用大语言模型理解在线文本咨询中咨询师与来访者的治疗关系

咨询师与来访者之间稳固的治疗关系是咨询有效性的基础。治疗联盟的评估在传统面对面治疗中已相当成熟，但可能无法直接适用于基于文本的环境。随着数百万人通过在线文本咨询寻求支持，理解此类背景下的关系至关重要。在本文中，我们提出了一种利用大语言模型（LLMs）自动理解文本咨询中治疗联盟发展的方法。我们将一个基于理论的框架专门适配于在线文本咨询背景，并制定了表征联盟的综合指南。我们收集了一个全面的咨询数据集，并基于该框架对子集进行了多次专家评估。我们的基于 LLM 的方法，结合指南及其预测背后的支持性证据的同时提取，在识别治疗联盟方面表现出有效性。通过对更多对话进行进一步的基于 LLM 的评估，我们的发现强调了咨询师在与客户建立稳固在线关系方面面临的挑战。此外，我们通过一个小规模的概念验证，展示了基于 LLM 的反馈机制在增强咨询师建立关系能力方面的潜力。