論文の概要: An Automated Quality Evaluation Framework of Psychotherapy Conversations with Local Quality Estimates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07922v1
• Date: Tue, 15 Jun 2021 07:18:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 15:09:12.252206
• Title: An Automated Quality Evaluation Framework of Psychotherapy Conversations with Local Quality Estimates
• Title（参考訳）: 地域品質推定を用いた心理療法会話の自動品質評価フレームワーク
• Authors: Zhuohao Chen, Nikolaos Flemotomos, Karan Singla, Torrey A. Creed, David C. Atkins, Shrikanth Narayanan
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.841853815519734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational approaches for assessing the quality of conversation-based psychotherapy, such as Cognitive Behavioral Therapy (CBT) and Motivational Interviewing (MI), have been developed recently to support quality assurance and clinical training. However, due to the long session lengths and limited modeling resources, computational methods largely rely on frequency-based lexical features or distribution of dialogue acts. In this work, we propose a hierarchical framework to automatically evaluate the quality of a CBT interaction. We divide each psychotherapy session into conversation segments and input those into a BERT-based model to produce segment embeddings. We first fine-tune BERT for predicting segment-level (local) quality scores and then use segment embeddings as lower-level input to a Bidirectional LSTM-based neural network to predict session-level (global) quality estimates. In particular, the segment-level quality scores are initialized with the session-level scores and we model the global quality as a function of the local quality scores to achieve the accurate segment-level quality estimates. These estimated segment-level scores benefit theBERT fine-tuning and in learning better segment embeddings. We evaluate the proposed framework on data drawn from real-world CBT clinical session recordings to predict multiple session-level behavior codes. The results indicate that our approach leads to improved evaluation accuracy for most codes in both regression and classification tasks.
• Abstract（参考訳）: CBT(Cognitive Behavioral Therapy)やMI(Motivational Interviewing)といった,会話に基づく心理療法の質を評価するための計算手法が近年開発され,品質保証と臨床研修が支援されている。 しかしながら、長いセッションの長さと限られたモデリングリソースのため、計算手法は主に周波数ベースの語彙的特徴や対話行為の分布に依存する。 本研究では,cbtインタラクションの品質を自動的に評価する階層的フレームワークを提案する。 各心理療法セッションを会話セグメントに分割し、BERTベースのモデルに入力し、セグメント埋め込みを生成する。 まず、セグメントレベルの(局所的な)品質スコアを予測し、次に、双方向LSTMベースのニューラルネットワークへの下位レベルの入力としてセグメント埋め込みを使用してセッションレベルの(グローバルな)品質推定を予測する。 特に,セグメントレベルの品質スコアはセッションレベルのスコアで初期化され,グローバル品質を局所的な品質スコアの関数としてモデル化し,正確なセグメントレベルの品質推定を行う。 これらの推定セグメントレベルスコアは、BERTの微調整とより良いセグメント埋め込みの学習の恩恵を受ける。 実世界のCBT臨床セッション記録から得られたデータに基づいて,複数のセッションレベルの行動コードを予測する。 その結果,回帰処理と分類処理の両方において,ほとんどの符号の評価精度が向上することが示唆された。

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