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。
関連論文リスト
- Personality Style Recognition via Machine Learning: Identifying
Anaclitic and Introjective Personality Styles from Patients' Speech [6.3042597209752715]
自然言語処理(NLP)と機械学習ツールを使って分類する。
大うつ病(MDD)と診断された79人の患者を対象に、記録された臨床診断面接(CDI)のデータセットでこれを検証した。
言語由来の特徴(LIWCに基づく)による自動分類は,アンケートに基づく分類モデルよりも有意に優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-07T15:56:19Z) - PsyCoT: Psychological Questionnaire as Powerful Chain-of-Thought for
Personality Detection [50.66968526809069]
PsyCoTと呼ばれる新しい人格検出手法を提案する。これは、個人がマルチターン対話方式で心理的質問を完遂する方法を模倣するものである。
実験の結果,PsyCoTは人格検出におけるGPT-3.5の性能とロバスト性を大幅に向上させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T08:23:33Z) - FCC: Fusing Conversation History and Candidate Provenance for Contextual
Response Ranking in Dialogue Systems [53.89014188309486]
複数のチャネルからコンテキスト情報を統合できるフレキシブルなニューラルネットワークフレームワークを提案する。
会話応答ランキングタスクの評価に広く用いられているMSDialogデータセット上で,本モデルの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-31T23:58:28Z) - Response-act Guided Reinforced Dialogue Generation for Mental Health
Counseling [25.524804770124145]
本稿では、メンタルヘルスカウンセリング会話のための対話行動誘導応答生成器READERについて述べる。
READERは変換器上に構築されており、次の発話に対する潜在的な対話行為d(t+1)を共同で予測し、適切な応答u(t+1)を生成する。
ベンチマークカウンセリング会話データセットであるHOPE上でREADERを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-30T08:53:35Z) - Emotion Recognition in Conversation using Probabilistic Soft Logic [17.62924003652853]
会話における感情認識(英: emotion recognition in conversation、ERC)とは、2つ以上の発話を含む会話に焦点を当てた感情認識のサブフィールドである。
我々は,宣言的テンプレート言語である確率的ソフト論理(PSL)にアプローチを実装した。
PSLは、ニューラルモデルからPSLモデルへの結果の取り込みのための機能を提供する。
提案手法を最先端の純粋ニューラルネットワークERCシステムと比較した結果,約20%の改善が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-14T23:59:06Z) - An Automated Quality Evaluation Framework of Psychotherapy Conversations
with Local Quality Estimates [38.841853815519734]
CBTインタラクションの品質を自動評価する階層型フレームワークを提案する。
まず、セグメントレベルの(局所的な)品質スコアを予測するために、BERTを微調整する。
次に、双方向LSTMベースのニューラルネットワークへの低レベル入力としてセグメント埋め込みを使用し、セッションレベル(グローバル)の品質推定を予測します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-15T07:18:30Z) - CogAlign: Learning to Align Textual Neural Representations to Cognitive
Language Processing Signals [60.921888445317705]
自然言語処理モデルに認知言語処理信号を統合するためのCogAlignアプローチを提案する。
我々は、CogAlignが、パブリックデータセット上の最先端モデルよりも、複数の認知機能で大幅な改善を実現していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-10T07:10:25Z) - Automated Quality Assessment of Cognitive Behavioral Therapy Sessions
Through Highly Contextualized Language Representations [34.670548892766625]
認知行動療法(Cognitive Behavioral Therapy, CBT)という,特定の心理療法の行動自動スコアリングモデルを提案する。
このモデルは高い解釈可能性を達成するためにマルチタスクで訓練される。
BERTベースの表現は、利用可能な治療メタデータでさらに拡張され、関連する非言語的コンテキストを提供し、一貫したパフォーマンス改善につながります。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-23T09:22:29Z) - Pose-based Body Language Recognition for Emotion and Psychiatric Symptom
Interpretation [75.3147962600095]
通常のRGBビデオから始まるボディーランゲージに基づく感情認識のための自動フレームワークを提案する。
心理学者との連携により,精神症状予測の枠組みを拡張した。
提案されたフレームワークの特定のアプリケーションドメインは限られた量のデータしか供給しないため、フレームワークは小さなトレーニングセットで動作するように設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T18:45:16Z) - Continuous speech separation: dataset and analysis [52.10378896407332]
自然な会話では、音声信号は連続的であり、重複成分と重複成分の両方を含む。
本稿では,連続音声分離アルゴリズムを評価するためのデータセットとプロトコルについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-30T18:01:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。