摘要
近年来大语言模型（LLMs）的发展为心理健康支持开辟了新途径，但现有方法在模拟专业心理治疗方面缺乏真实性，且难以捕捉治疗过程中的动态进展。叙事治疗作为一种帮助个体将问题性生活故事转化为赋能性替代方案的方法，由于可及性限制和社会污名化而未得到充分利用。
核心框架
INT（交互式叙事治疗师）
- 模拟专业叙事治疗专家
- 规划治疗阶段并引导反思层级
- 生成符合语境的专家级响应
IMA（创新时刻评估）
- 提供以治疗为中心的评价方法
- 通过追踪"创新时刻"（IMs）量化疗效
- 识别来访者言语中标志治疗进展的关键叙事转变
实验结果
基于260个模拟来访者和230名人类参与者的实验表明：
- INT在治疗质量和深度上持续优于标准LLMs
- 系统能合成高质量支持对话以促进社会应用
技术特点
该框架通过大语言模型实现：
- 动态治疗阶段规划
- 多层级反思引导
- 上下文感知的响应生成
- 基于创新时刻的疗效量化
应用价值
研究成果为：
- 心理健康支持提供新技术路径
- 叙事治疗的可及性提供解决方案
- 治疗进展评估提供客观量化指标
