MentalManip数据集是由Wang等人(2024b)引入的,专门用于检测和分类心理操纵的对话数据集。该数据集包含4000个多轮虚构对话,来源于在线电影剧本,并进行了多层次的标注,包括操纵的存在、操纵技巧和目标脆弱性。数据集的创建旨在通过高质量的标注确保数据的一致性和准确性,从而支持心理操纵检测的研究。
MentalManip数据集是一个高质量的对话数据集,专门用于检测和分类心理操纵行为。该数据集包含4000个多轮虚构对话,来源于在线电影剧本,并进行了多层次的标注,包括操纵的存在、操纵技巧和目标脆弱性。该数据集主要应用于心理健康领域,旨在通过早期检测心理操纵行为,保护个体的心理健康。
This project implements the conversion algorithm from the ToMi dataset to the T4D (Thinking is for Doing) dataset, as introduced in the paper https://arxiv.org/abs/2310.03051. It filters examples with Theory of Mind (ToM) questions and adapts the algorithm to account for second-order false beliefs.
The Substance Abuse and Mental Health Data Archive (SAMHDA) provides a comprehensive collection of data sets related to mental health and substance use. It includes ongoing studies, population surveys, treatment facility surveys, and client-level data, offering valuable insights for researchers and policymakers.
Psychology LLM、LLM、The Big Model of Mental Health、Finetune、InternLM2、InternLM2.5、Qwen、ChatGLM、Baichuan、DeepSeek、Mixtral、LLama3、GLM4、Qwen2 - SmartFlowAI/EmoLLM