論文の概要: Towards Automated Psychotherapy via Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10661v1
• Date: Mon, 5 Apr 2021 01:53:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 10:58:29.016313
• Title: Towards Automated Psychotherapy via Language Modeling
• Title（参考訳）: 言語モデリングによる心理療法の自動化に向けて
• Authors: Houjun Liu
• Abstract要約: このモデルは、言語理解のためのコーネル映画対話コーパスと、オープンソース、匿名化、パブリックライセンスの精神療法データセットを組み合わせてトレーニングされた。 このモデルは、人間による検証データに対する標準化された定性ベンチマークで統計的に有意なパフォーマンスを達成した。 モデルは完全に精神療法士の仕事を置き換えることはできませんが、テストセットの大部分で人間の出現する発話を合成する能力は、精神療法のポイント・オブ・ケアでのスティグマのコミュニケーションと緩和への有望なステップとして機能します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this experiment, a model was devised, trained, and evaluated to automate psychotherapist/client text conversations through the use of state-of-the-art, Seq2Seq Transformer-based Natural Language Generation (NLG) systems. Through training the model upon a mix of the Cornell Movie Dialogue Corpus for language understanding and an open-source, anonymized, and public licensed psychotherapeutic dataset, the model achieved statistically significant performance in published, standardized qualitative benchmarks against human-written validation data - meeting or exceeding human-written responses' performance in 59.7% and 67.1% of the test set for two independent test methods respectively. Although the model cannot replace the work of psychotherapists entirely, its ability to synthesize human-appearing utterances for the majority of the test set serves as a promising step towards communizing and easing stigma at the psychotherapeutic point-of-care.
• Abstract（参考訳）: 本実験では,最新技術であるSeq2Seq Transformer-based Natural Language Generation (NLG)システムを用いて,心理療法士とクライアントのテキスト会話を自動化するモデルを開発した。 言語理解のためのコーネル映画対話コーパスと、オープンソース、匿名化、およびパブリックライセンスの精神療法データセットの混合でモデルを訓練することで、このモデルは、2つの独立したテスト方法のテストセットの59.7%と67.1%で、人間による検証データに対する公開、標準化された定性ベンチマークで統計的に有意なパフォーマンスを達成した。 モデルは精神療法士の仕事を完全に置き換えることはできないが、テストセットの大多数で人間の出現する発話を合成する能力は、精神療法の点におけるスティグマの共有と緩和に向けた有望なステップとなる。

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