• 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