論文の概要: Deep Annotation of Therapeutic Working Alliance in Psychotherapy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05522v1
- Date: Tue, 12 Apr 2022 04:42:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-13 13:33:37.871150
- Title: Deep Annotation of Therapeutic Working Alliance in Psychotherapy
- Title（参考訳）: 心理療法における治療連携の深部アノテーション
- Authors: Baihan Lin, Guillermo Cecchi, Djallel Bouneffouf
- Abstract要約: 治療ワーキングアライアンス(英語版)は、精神療法治療の結果の重要な予測因子である。
本研究では,心理療法セッションにおいて,自然言語から直接治療作業同盟を推定する分析的枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.80555922579736
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The therapeutic working alliance is an important predictor of the outcome of
the psychotherapy treatment. In practice, the working alliance is estimated
from a set of scoring questionnaires in an inventory that both the patient and
the therapists fill out. In this work, we propose an analytical framework of
directly inferring the therapeutic working alliance from the natural language
within the psychotherapy sessions in a turn-level resolution with deep
embeddings such as the Doc2Vec and SentenceBERT models. The transcript of each
psychotherapy session can be transcribed and generated in real-time from the
session speech recordings, and these embedded dialogues are compared with the
distributed representations of the statements in the working alliance
inventory. We demonstrate, in a real-world dataset with over 950 sessions of
psychotherapy treatments in anxiety, depression, schizophrenia and suicidal
patients, the effectiveness of this method in mapping out trajectories of
patient-therapist alignment and the interpretability that can offer insights in
clinical psychiatry. We believe such a framework can be provide timely feedback
to the therapist regarding the quality of the conversation in interview
sessions.
- Abstract（参考訳）: 治療作業同盟は、精神療法治療の結果の重要な予測因子である。
実際には、患者とセラピストの両方が記入した調査項目のスコアから、作業提携を推定する。
本研究では,doc2vecモデルやmentalbertモデルなどの深層埋め込みによるターンレベルの解決において,精神療法セッション内の自然言語から治療作業同盟を直接推測する分析枠組みを提案する。
各心理療法セッションの書き起こしは、セッション音声記録からリアルタイムで書き起こし、生成することができ、これらの組込み対話は、ワーキングアライアンスインベントリにおけるステートメントの分散表現と比較される。
本研究では,不安,うつ病,統合失調症,自殺患者の心理療法を950回以上実施した実世界のデータセットにおいて,患者とセラピストの整列の軌跡をマッピングし,臨床精神医学の知見を提供するための解釈可能性を示す。
このようなフレームワークは,インタビューセッションにおける会話の質について,セラピストにタイムリーなフィードバックを提供することができると考えている。
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