XuShihao6715/counseling-psycheval
PsychEval — Counseling Dialogues (processed) 长程多 session 中文心理咨询;含 client persona / 三阶段 / 6 种疗法(bt/cbt/het/integrative/pdt/pmt),counselor 发言带 评估-策略标注。 本仓库是 counselor_agent 项目中,经统一预处理器落地到 dataset/processed/ 的 PsychEval 数据集。所有记录采用统一 schema(case_id / source / lang / messages[] + 各数据集特有的可选标注 / profile)。 规模 psycheval: 2,798 dialogues, 137,506 turns (avg 49.14) 文件 文件 类型 条数 大小 all.jsonl dialogue 2,798 161.8 MB bt.jsonl dialogue 311 16.1 MB… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/XuShihao6715/counseling-psycheval.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Ngày
#1 Repository Của Ngày
#2 Repository Của Ngày
📊 PsychEval: Bộ dữ liệu hộ thoại tư vấn tâm lý đa phiên bản tiếng Trung chuẩn hoá
2.798 hộ thoại, 137.506 lượt nói, 6 phương pháp terápêu trị khác nhau.
Đây là phiên bản đã được xử lý của bộ dữ liệu PsychEval, dùng trong dự án counselor_agent. Mọi hồ sơ đều tuân thủ một schema thống nhất với các trường như case_id, source, lang, và messages[], kèm theo các nhãn phụ trợ tùy chọn.
✨ Điểm nổi bật
- Đa phiên bản: Hộ thoại kéo dài nhiều buổi, phản ánh quá trình can thiệp sâu.
- Sáu phương pháp trị liệu: Bao gồm bt, cbt, het, integrative, pdt, pmt.
- Ba giai đoạn: Cấu trúc hộ thoại được chia thành ba giai đoạn rõ rệt.
- Nhãn chiến lược can thiệp: Mỗi lời nói của nhà tư vấn được gán nhãn chiến lược đáp ứng.
- Schema thống nhất: Dễ tích hợp vào pipeline huấn luyện mô hình ngôn ngữ.
- Dữ liệu giàu thông tin: Bao gồm hồ sơ người dùng và nhà tư vấn, chủ đề, giai đoạn...
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các bộ dữ liệu tư vấn tâm lý ngắn hạn, PsychEval cung cấp cá nhãn chiến lược can thiệp từ nhà tư vấn, rất hữu ích cho việc huấn luyện mô hình đưa ra hành động phù hợp trong từng bối cảnh terápêu trị. Đặc biệt phù hợp cho nghiên cứu và phát triển mô hình hộ thoại tư vấn thông minh.
#PsychologicalCounseling #MentalHealth #TextGeneration #Chinese #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
📰 Tech Blog | 📄 Full Report 1. Model Introduction Kimi K3 is an open-weight, native multimodal agentic model and our most capable model to date. It is a 2.8T-parameter model built on Kimi Delta Attention (K...
Qwen3.8-Flash-Next !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc....
LTX-2.5 — Video, Audio & World Simulation Full control and customization — self-host on your infrastructure. Homepage Docs GitHub Research API Playground Discord LTX License LTX-2.5 — Video, Audio & World Simulation Full control and customiz...
Unlimited OCR Works Welcome the Era of One-shot Long-horizon Parsing. Release - 2026/06/23 📄 Our paper is now available on arXiv(https://arxiv.org/abs/2606.23050). - 2026/06/23 🤝 Thanks to the ModelScope community for their support. Our model is n...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
a.k.a. Awesome ChatGPT Prompts This is a Dataset Repository mirror of prompts.chat — a social platform for AI prompts. 📢 Notice This Hugging Face dataset is a mirror. For the latest prompts, features, and community contributions, please visit: 🌐 Website: prompts.chat 📦 GitHub: github.com/f/awesome-chatgpt-prompts About prompts.chat is an open-source platform where users can share, discover, and collect AI prompts from the community. The project can… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/fka/prompts.chat.
MiniMax H3 Repackaged model files for ComfyUI. Original model repository: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3 Place the files in the following folders: 📂 ComfyUI/ ├── 📂 models/ │ ├── 📂 diffusionmodels/ │ │ ├── minimaxh3fl2vabf16.safetenso...
Read our How to Run Qwen3.8-27B Guide!(https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8) This GGUF uses Unsloth Dynamic V3.0 (preview) for SOTA quantization performance. Developer Role Support so Qwen3.8 can work in agentic tools like Codex and more! MTP for...
Dataset Card for Wikimedia Wikipedia Dataset Summary Wikipedia dataset containing cleaned articles of all languages. The dataset is built from the Wikipedia dumps (https://dumps.wikimedia.org/) with one subset per language, each containing a single train split. Each example contains the content of one full Wikipedia article with cleaning to strip markdown and unwanted sections (references, etc.). All language subsets have already been processed for recent dump… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/wikimedia/wikipedia.