شماره ركورد
34094
پديد آورنده
محمدامين عباسي
عنوان
توليد كنترل شده متن براي پشتيباني عاطفي و افزايش مثبتانديشي به زبان فارسي
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي كامپيوتر
سال تحصيل
1401
تاريخ دفاع
1404/07/30
استاد راهنما
حسن نادري
استاد مشاور
-
دانشكده
مهندسي كامپيوتر
چكيده
پژوهش حاضر با هدف طراحي و پيادهسازي يك چارچوب هوشمند و كنترلشده براي توليد متنهاي همدلانه و حمايتي به زبان فارسي، به بررسي و بهرهگيري از ظرفيتهاي مدلهاي زباني بزرگ در حوزه سلامت روان ميپردازد. مسئلهي اصلي اين تحقيق، چالشهاي موجود در استفاده از اين مدلها، از جمله درك سطحي از وضعيت رواني كاربران، و كمبود منابع داده و چارچوبهاي ارزيابي تخصصي براي زبان فارسي است. بدين منظور، سه مجموعهدادهي اختصاصي با نامهاي «سايكولكسايول»، «سايكولكسكوئري» و «سايكولكسديالوگ» طراحي و گردآوري شد تا به ترتيب، دانش روانشناختي مدلهاي زباني ارزيابي شده، عملكرد آنها در تعاملات تكنوبتي سنجيده شود و كارايي سيستم در گفتگوهاي چندنوبتي با استفاده از حافظهي بلندمدت مورد آزمون قرار گيرد. چارچوب پيشنهادي اين پژوهش با نام «سايكولكستراپي» معرفي ميشود كه فرآيندهاي ذهني روانشناسان را در سه رويكرد درماني شناختي-رفتاري، واقعيتدرماني و مراجعمحور شبيهسازي ميكند. اين چارچوب شامل ماژولهاي انتخابگر رويكرد درماني و مديريت حافظه بلندمدت است كه به ترتيب وظيفهي تصميمگيري براي انتخاب بهترين شيوه پاسخگويي و حفظ پيوستگي در تعاملات را بر عهده دارند. نتايج ارزيابيهاي انساني و خودكار نشان داد كه چارچوب سايكولكستراپي در تمامي معيارهاي روانشناختي و زباني از جمله همدلي، انسجام، تناسب فرهنگي و شخصيسازي، عملكرد برتري نسبت به مدلهاي پايهي مختلف (پرامپت ساده، زنجيرهي همدلي و عاملان همدل) داشته است. اين دستاورد، گامي مؤثر در جهت توسعهي سيستمهاي هوشمند، همدلانه و منطبق با نيازهاي فرهنگي كاربران فارسيزبان در حوزه پشتيباني عاطفي و سلامت روان محسوب ميشود.
تاريخ ورود اطلاعات
1404/09/10
عنوان به انگليسي
Controlled Text Generation for Emotional Support and Enhancing Positivity in Persian
تاريخ بهره برداري
10/22/2026 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
محمدامين عباسي
چكيده به لاتين
The present study aims to design and implement an intelligent, controllable framework for generating empathetic and supportive texts in Persian by leveraging the capabilities of large language models (LLMs) in the domain of mental health. The main challenge addressed in this research lies in the limitations of current models, including their superficial understanding of users’ psychological states and the scarcity of data resources and specialized evaluation frameworks for the Persian language. To this end, three dedicated datasets were designed and collected, namely PsychoLexeval, PsychoLex-Query, and PsychoLex-Dialog, which were used to evaluate the psychological knowledge of LLMs, assess their performance in single-turn interactions, and examine system effectiveness in multi-turn conversations with long-term memory, respectively. The proposed framework, referred to as PsychoLexTherapy, simulates the mental processes of psychotherapists across three therapeutic approaches: Cognitive Behavioral Therapy (CBT), Reality Therapy (RT), and Person-Centered Therapy (PCT). This framework incorporates two key modules: a therapy-approach selector for determining the most appropriate response strategy, and a long-term memory manager for maintaining coherence and continuity across interactions. evaluation results indicate that PsychoLexTherapy, particularly in its long-term memory–enhanced version, consistently outperforms multiple baselines (including simple prompting, empathy chains, and empathetic agents) across all psychological and linguistic criteria such as empathy, coherence, cultural alignment, and personalization. These findings mark a significant step toward developing intelligent systems that are empathetic, culturally adaptive, and tailored to the emotional support and mental health needs of Persian-speaking users.
كليدواژه هاي فارسي
توليد كنترل شده متن , پشتيباني عاطفي , مدلهاي زباني بزرگ , رواندرماني
كليدواژه هاي لاتين
psychotherapy , Large Language Models , Emotional Support , controlled text generation
Author
Mohammad Amin Abbasi
SuperVisor
Hassan Naderi