論文の概要: A Dialogue System for Assessing Activities of Daily Living: Improving Consistency with Grounded Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07544v1
• Date: Sat, 15 Jul 2023 22:41:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 19:18:05.954879
• Title: A Dialogue System for Assessing Activities of Daily Living: Improving Consistency with Grounded Knowledge
• Title（参考訳）: 日常生活活動評価のための対話システム:基礎知識との整合性の向上
• Authors: Zhecheng Sheng, Raymond Finzel, Michael Lucke, Sheena Dufresne, Maria Gini, Serguei Pakhomov
• Abstract要約: 機能不足は、個人のケアと援助を必要とする生活環境の悪化につながる可能性がある。 本研究では,様々な機能を持つ個人と評価者との対話をシミュレートする対話システムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8475674186931688
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In healthcare, the ability to care for oneself is reflected in the "Activities of Daily Living (ADL)," which serve as a measure of functional ability (functioning). A lack of functioning may lead to poor living conditions requiring personal care and assistance. To accurately identify those in need of support, assistance programs continuously evaluate participants' functioning across various domains. However, the assessment process may encounter consistency issues when multiple assessors with varying levels of expertise are involved. Novice assessors, in particular, may lack the necessary preparation for real-world interactions with participants. To address this issue, we developed a dialogue system that simulates interactions between assessors and individuals of varying functioning in a natural and reproducible way. The dialogue system consists of two major modules, one for natural language understanding (NLU) and one for natural language generation (NLG), respectively. In order to generate responses consistent with the underlying knowledge base, the dialogue system requires both an understanding of the user's query and of biographical details of an individual being simulated. To fulfill this requirement, we experimented with query classification and generated responses based on those biographical details using some recently released InstructGPT-like models.
• Abstract（参考訳）: 医療において、自分自身の世話をする能力は、機能能力(機能)の尺度として機能する「日常生活活動(adl)」に反映される。 機能不足は生活条件の悪化につながり、パーソナルケアや支援を必要とする。 支援を必要とする者を正確に特定するため,支援プログラムでは,各分野の参加者の活動を継続的に評価する。 しかしながら、さまざまなレベルの専門知識を持つ複数の評価者が関与する場合、評価プロセスは一貫性の問題に直面する可能性がある。 特に初心者評価者は、実世界の参加者との対話に必要な準備を欠いている可能性がある。 この問題に対処するために,評価者と様々な機能を持つ個人との対話を自然かつ再現可能な方法でシミュレートする対話システムを開発した。 対話システムは,自然言語理解用(NLU)と自然言語生成用(NLG)の2つの主要モジュールから構成される。 基礎となる知識ベースと一致した応答を生成するために,対話システムでは,ユーザの問合せの理解とシミュレーション対象者の伝記的詳細の両方が必要である。 この要件を満たすために,最近リリースされたinstructgptライクなモデルを用いて,問合せ分類と,それらの伝記的詳細に基づく応答の生成を実験した。

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