ERD：一个提升 LLM 推理能力用于认知失调分类的框架

使用大语言模型（LLMs）提高心理治疗的可访问性备受关注。本文提出了 ERD，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。在公共数据集上的实验结果表明，ERD 提高了多类 F1 分数以及二进制特异性分数，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。

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。