Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Topic Modeling of Psychotherapy Sessions

論文の概要: Neural Topic Modeling of Psychotherapy Sessions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10189v1
Date: Wed, 13 Apr 2022 04:05:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-24 15:29:14.054161
Title: Neural Topic Modeling of Psychotherapy Sessions
Title（参考訳）: 心理療法セッションの神経トピックモデリング
Authors: Baihan Lin, Djallel Bouneffouf, Guillermo Cecchi, Ravi Tejwani
Abstract要約: 音声記録から解析した心理療法セッションから、異なる精神状態のトピックの妥当性を学習するための異なる神経トピックモデリング手法の比較を行った。このトピック・モデリング・フレームワークは、セラピストが自身の戦略を最適に決定し、心理療法の有効性を向上させるために、解釈可能な洞察を与えることができると信じている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.053067951196137
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we compare different neural topic modeling methods in learning the topical propensities of different psychiatric conditions from the psychotherapy session transcripts parsed from speech recordings. We also incorporate temporal modeling to put this additional interpretability to action by parsing out topic similarities as a time series in a turn-level resolution. We believe this topic modeling framework can offer interpretable insights for the therapist to optimally decide his or her strategy and improve the psychotherapy effectiveness.
Abstract（参考訳）: 本研究では,音声録音から解析した心理療法セッションの書き起こしから異なる精神疾患の局所的傾向を学ぶために,異なる神経話題モデリング手法を比較する。また,ターンレベルの解像度で時系列としてトピックの類似性を解析することで,この追加的な解釈性を行動に組み込むために,時間モデルも取り入れた。このトピックモデリングフレームワークは、セラピストが自分の戦略を最適に決定し、精神療法の有効性を向上させるための解釈可能な洞察を提供することができると考えています。

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