mind_call：面向大语言模型心理健康函数调用的数据集

基于大语言模型（LLM）的系统日益依赖函数调用来实现与外部数据源的结构化、可控交互，但现有数据集并未涉及面向心理健康的可穿戴传感器数据访问。本文提出一个合成函数调用数据集，为心理健康辅助而设计，其基础是睡眠、身体活动、心血管指标、压力指标和代谢数据等可穿戴健康信号。该数据集将多样的自然语言查询映射为源自一个广泛采用的健康数据模式的标准化 API 调用。每个样本包括用户查询、查询类别、显式推理步骤、规范化时间参数和目标函数。数据集覆盖显式、隐含、行为、症状和隐喻式表达，反映真实的心理健康相关用户交互。该资源支持基于 LLM 的心理健康 Agent 中意图与工具关联、时间推理和可靠函数调用方面的研究，并已公开发布以促进可复现性和后续工作。