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Présentation du Cadre de Conversation de Soutien Social

Une nouvelle approche du soutien psychologique personnalisé grâce à des personnages virtuels.

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Révolution du SupportRévolution du SupportVirtuella santé mentale.Une nouvelle façon de se connecter pour
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Dans le monde rapide d'aujourd'hui, prendre soin de notre santé mentale devient de plus en plus important. Beaucoup de gens rencontrent divers problèmes, et les méthodes traditionnelles de soutien, comme parler à un pro, ne fonctionnent pas toujours pour tout le monde. Ça peut être particulièrement vrai pour ceux qui ont des personnalités et des besoins différents.

Présentation d'un Nouveau Cadre de Soutien

Pour aider à surmonter ces défis, on propose une nouvelle approche appelée le cadre de Conversation de Soutien Social (S2Conv). Ce système connecte les gens avec des personnages virtuels de soutien qui correspondent à leurs traits de personnalité, assurant une expérience plus personnalisée.

Comment ça Marche

Le cadre S2Conv utilise une méthode basée sur l'Indicateur de Type Myers-Briggs (MBTI), un outil qui classe les gens en différents types de personnalité. En créant une base de données de personnages virtuels avec des profils uniques, on peut mieux associer les personnes en quête d'aide avec des soutiens appropriés.

Avec ces personnages virtuels, on peut générer des conversations qui se sentent plus réelles et engageantes. Le système s'adapte aux personnalités et aux souvenirs à la fois du chercheur (la personne qui cherche du soutien) et du supporter (le personnage qui aide).

La Création de la Base de Données de Personnages

Une des parties essentielles de ce système est de développer la Banque MBTI-1024. Cette banque se compose de 1024 personnages virtuels différents, chacun avec des personnalités et des histoires distinctes. Ces personnages participent à des conversations basées sur leurs profils, avec un personnage cherchant de l’aide et l'autre offrant du soutien.

Pour créer ces personnages, on définit soigneusement leurs traits, comme leur nom, genre et type de personnalité, ainsi que leurs expériences personnelles qui façonnent leurs opinions. Ce riche contexte permet aux personnages d'interagir de manière authentique et supportive.

Jeu de Rôle pour Améliorer les Conversations

Pour maximiser l’efficacité de ces interactions, on utilise une méthode appelée jeu de rôle qui incorpore des paramètres de comportement et une Mémoire Dynamique. Cette approche permet aux personnages virtuels de conserver leurs personnalités distinctes au cours d’une conversation prolongée.

On commence par associer aléatoirement des personnages de la Banque MBTI-1024 et transforme leurs profils structurés en incitations de jeu de rôle. Ça aide à guider les conversations, fournissant un cadre sur la façon dont chaque personnage devrait répondre selon sa personnalité et son passé.

Garder la Conversation Pertinente

Une partie cruciale pour maintenir des interactions engageantes est de s'assurer que les souvenirs des personnages restent pertinents par rapport à la conversation. On met en place un système de mémoire dynamique qui permet aux personnages de sélectionner des souvenirs liés au contexte qui informent leurs réponses. Ça évite que les conversations deviennent trop répétitives ou perdent le fil.

En utilisant cette approche, on a créé le dataset MBTI-S2Conv, qui inclut 10 240 conversations uniques de soutien social. Ce dataset est une ressource précieuse pour former et évaluer notre système.

Évaluer l’Efficacité du Système

Pour déterminer à quel point notre système fournit du soutien, on l'évalue selon trois critères principaux : Amélioration Émotionnelle, Résolution de Problème et Engagement Actif. Ces critères aident à mesurer l’efficacité des conversations et leur capacité à aider ceux qui cherchent de l’aide.

On examine aussi comment la compatibilité interpersonnelle impacte la qualité du soutien donné. En visualisant la connexion entre différents types de personnalité, on peut identifier quelles combinaisons produisent les meilleurs résultats.

Les Avantages de CharacterChat

Notre système complet, CharacterChat, représente une avancée significative dans la fourniture de soutien social personnalisé. Il combine les forces du cadre S2Conv avec un modèle de conversation guidé par des traits de personnalité et des souvenirs. De plus, un composant de correspondance interpersonnelle garantit que les chercheurs sont associés aux soutiens les plus compatibles selon leurs profils uniques.

CharacterChat a montré d'excellentes performances en termes de soutien émotionnel, de résolution de problèmes et de maintien de l’engagement des chercheurs dans la conversation. Ça aide à créer un environnement où les gens se sentent compris et soutenus par des personnages qui résonnent avec leurs expériences.

Le Rôle de la Personnalité dans les Conversations de Soutien

Comprendre les types de personnalité est essentiel pour fournir un soutien efficace. Le MBTI classe les individus en 16 types différents, ce qui peut influencer la manière dont ils interagissent avec les autres. En reconnaissant ces différences, on peut adapter les conversations pour répondre aux besoins de chacun.

Par exemple, quelqu'un avec une personnalité introvertie peut préférer une approche plus réfléchie et calme, tandis qu'une personne extravertie pourrait rechercher une interaction plus vivante et énergique. Notre système prend en compte ces préférences, rendant plus facile la connexion avec des soutiens virtuels de manière significative.

Améliorer la Communication dans les Paramètres en Ligne

Le soutien social ne se limite pas aux interactions en face à face. Avec la montée de la technologie, ça a aussi basculé sur des plateformes en ligne. Cette transition peut créer des défis, car les communautés en ligne peuvent manquer de stabilité et de contrôle. Notre cadre vise à traiter ces problèmes en fournissant une approche structurée pour les conversations de soutien en ligne.

En utilisant des personnages virtuels qui résonnent avec les personnalités des utilisateurs, on crée un environnement plus sûr et engageant. Les gens peuvent se sentir plus à l’aise pour exprimer leurs pensées et leurs sentiments en interagissant avec des soutiens auxquels ils peuvent s'identifier.

Conclusion et Futures Directions

Le cadre de Conversation de Soutien Social marque une nouvelle méthode prometteuse pour améliorer le bien-être mental grâce à un soutien personnalisé. En utilisant la Banque MBTI-1024 et le dataset MBTI-S2Conv, CharacterChat se démarque comme un outil puissant pour aider les individus à surmonter leurs défis émotionnels.

En continuant d’affiner ce système, on pense qu'il fera des progrès significatifs dans la fourniture d'un soutien efficace et empathique à ceux qui en ont besoin. Notre espoir est que ce travail inspire d'autres avancées dans la correspondance interpersonnelle et les conversations orientées vers les objectifs, menant finalement à un environnement plus soutenant pour les soins en santé mentale.

Source originale

Titre: CharacterChat: Learning towards Conversational AI with Personalized Social Support

Résumé: In our modern, fast-paced, and interconnected world, the importance of mental well-being has grown into a matter of great urgency. However, traditional methods such as Emotional Support Conversations (ESC) face challenges in effectively addressing a diverse range of individual personalities. In response, we introduce the Social Support Conversation (S2Conv) framework. It comprises a series of support agents and the interpersonal matching mechanism, linking individuals with persona-compatible virtual supporters. Utilizing persona decomposition based on the MBTI (Myers-Briggs Type Indicator), we have created the MBTI-1024 Bank, a group that of virtual characters with distinct profiles. Through improved role-playing prompts with behavior preset and dynamic memory, we facilitate the development of the MBTI-S2Conv dataset, which contains conversations between the characters in the MBTI-1024 Bank. Building upon these foundations, we present CharacterChat, a comprehensive S2Conv system, which includes a conversational model driven by personas and memories, along with an interpersonal matching plugin model that dispatches the optimal supporters from the MBTI-1024 Bank for individuals with specific personas. Empirical results indicate the remarkable efficacy of CharacterChat in providing personalized social support and highlight the substantial advantages derived from interpersonal matching. The source code is available in \url{https://github.com/morecry/CharacterChat}.

Auteurs: Quan Tu, Chuanqi Chen, Jinpeng Li, Yanran Li, Shuo Shang, Dongyan Zhao, Ran Wang, Rui Yan

Dernière mise à jour: 2023-08-20 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2308.10278

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.10278

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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