論文の概要: Feature Fusion Strategies for End-to-End Evaluation of Cognitive Behavior Therapy Sessions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07809v2
• Date: Wed, 14 Oct 2020 20:53:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 23:27:48.634044
• Title: Feature Fusion Strategies for End-to-End Evaluation of Cognitive Behavior Therapy Sessions
• Title（参考訳）: 認知行動療法セッションの終末評価のための特徴融合戦略
• Authors: Zhuohao Chen, Nikolaos Flemotomos, Victor Ardulov, Torrey A. Creed, Zac E. Imel, David C. Atkins, Shrikanth Narayanan
• Abstract要約: 本研究では,音声音声をダイアリゼーションおよび転写テキストに変換し,認知行動療法セッションを自動的にコードに変換するエンドツーエンドパイプラインを開発した。 CBT符号推定のための発話レベルタグを用いて単語ベースの特徴量を増やす新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.198800906972366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cognitive Behavioral Therapy (CBT) is a goal-oriented psychotherapy for mental health concerns implemented in a conversational setting with broad empirical support for its effectiveness across a range of presenting problems and client populations. The quality of a CBT session is typically assessed by trained human raters who manually assign pre-defined session-level behavioral codes. In this paper, we develop an end-to-end pipeline that converts speech audio to diarized and transcribed text and extracts linguistic features to code the CBT sessions automatically. We investigate both word-level and utterance-level features and propose feature fusion strategies to combine them. The utterance level features include dialog act tags as well as behavioral codes drawn from another well-known talk psychotherapy called Motivational Interviewing (MI). We propose a novel method to augment the word-based features with the utterance level tags for subsequent CBT code estimation. Experiments show that our new fusion strategy outperforms all the studied features, both when used individually and when fused by direct concatenation. We also find that incorporating a sentence segmentation module can further improve the overall system given the preponderance of multi-utterance conversational turns in CBT sessions.
• Abstract（参考訳）: 認知行動療法 (Cognitive Behavioral Therapy, CBT) は、様々な問題や顧客集団にまたがって、その効果を広く実証的に支援する対話的環境で実施される、精神保健に関する目標指向精神療法である。 cbtセッションの品質は通常、予め定義されたセッションレベルの動作コードを手動で割り当てる訓練された人間レートによって評価される。 本稿では,音声音声をダイアリゼーション・書き起こしテキストに変換し,言語的特徴を抽出してCBTセッションを自動的にコードするエンドツーエンドパイプラインを開発する。 単語レベルと発話レベルの両方の機能を調査し,それらを統合するための機能融合戦略を提案する。 発話レベルには、ダイアログアクトタグと、Motivational Interviewing (MI)と呼ばれる別の有名なトーク精神療法から引き出された行動コードが含まれる。 CBT符号推定のための発話レベルタグを用いて単語ベースの特徴量を増やす新しい手法を提案する。 実験により、我々の新しい融合戦略は、個別に使用する場合と直接結合することにより融合した場合の両方で、研究対象の全ての特徴を上回ります。 また,CBTセッションにおける多言語対話の先導性を考えると,文分割モジュールを組み込むことで,システム全体の改善が期待できることがわかった。

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