論文の概要: SupervisorBot: NLP-Annotated Real-Time Recommendations of Psychotherapy Treatment Strategies with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13077v1
• Date: Sat, 27 Aug 2022 19:22:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-30 12:57:12.983525
• Title: SupervisorBot: NLP-Annotated Real-Time Recommendations of Psychotherapy Treatment Strategies with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: SupervisorBot: 深層強化学習による心理療法治療戦略のNLP対応リアルタイム勧告
• Authors: Baihan Lin
• Abstract要約: 本稿では,心理療法セッション中のセラピストに対して,リアルタイムで治療戦略を提案するレコメンデーションシステムを提案する。 本システムでは,評価項目の深層埋め込みと患者が話している現在文との類似度スコアを計算し,治療結果を予測するターンレベル評価機構を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.173307471333619
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a recommendation system that suggests treatment strategies to a therapist during the psychotherapy session in real-time. Our system uses a turn-level rating mechanism that predicts the therapeutic outcome by computing a similarity score between the deep embedding of a scoring inventory, and the current sentence that the patient is speaking. The system automatically transcribes a continuous audio stream and separates it into turns of the patient and of the therapist using an online registration-free diarization method. The dialogue pairs along with their computed ratings are then fed into a deep reinforcement learning recommender where the sessions are treated as users and the topics are treated as items. Other than evaluating the empirical advantages of the core components on existing datasets, we demonstrate the effectiveness of this system in a web app.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,心理療法セッション中のセラピストに対して,リアルタイムで治療戦略を提案するレコメンデーションシステムを提案する。 本システムでは,評価項目の深層埋め込みと患者が話している現在文との類似度スコアを計算し,治療結果を予測するターンレベル評価機構を用いる。 このシステムは、連続した音声ストリームを自動で書き起こし、オンライン登録不要ダイアリゼーション法を用いて患者とセラピストのターンに分離する。 対話ペアと計算されたレーティングは、ユーザとしてセッションを扱い、トピックをアイテムとして扱う深層強化学習レコメンデータに送られます。 既存のデータセット上でコアコンポーネントが持つ経験的メリットを評価する以外に,本システムの有効性をWebアプリケーションで実証する。

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