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ERD：一个提升 LLM 推理能力用于认知失调分类的框架
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了使用大语言模型（LLMs）提高心理治疗可访问性的方法，通过提取与认知失调相关的部分和多智能体辩论推理步骤的辅助模块，提高了基于LLM的认知失调分类性能。实验结果表明，该方法提高了多类F1分数和二进制特异性分数，并通过提供多智能体辩论摘要给LLMs，有效降低了具有高假阳性率的基准方法的偏见。
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关键要点
- 使用大语言模型（LLMs）提高心理治疗的可访问性。
- 提出了ERD方法，通过提取与认知失调相关的部分和多智能体辩论推理步骤的辅助模块。
- ERD方法提高了基于LLM的认知失调分类性能。
- 实验结果显示，ERD提高了多类F1分数和二进制特异性分数。
- 通过提供多智能体辩论摘要，ERD有效降低了高假阳性率基准方法的偏见。
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