論文の概要: Development and Evaluation of Three Chatbots for Postpartum Mood and Anxiety Disorders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07407v1
• Date: Mon, 14 Aug 2023 18:52:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 14:58:27.832768
• Title: Development and Evaluation of Three Chatbots for Postpartum Mood and Anxiety Disorders
• Title（参考訳）: 産後ムード・不安障害に対する3つのチャットボットの開発と評価
• Authors: Xuewen Yao, Miriam Mikhelson, S. Craig Watkins, Eunsol Choi, Edison Thomaz, Kaya de Barbaro
• Abstract要約: 我々は,産後介護者にコンテキスト特異的な共感的サポートを提供する3つのチャットボットを開発した。 我々は,機械による測定と人間によるアンケートの両方を用いて,チャットボットの性能評価を行った。 我々は、精神的な健康上の課題を抱えた個人を支援するために、ルールベースのモデルと生成モデルの実践的メリットを議論することで結論付けた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.018188794627378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In collaboration with Postpartum Support International (PSI), a non-profit organization dedicated to supporting caregivers with postpartum mood and anxiety disorders, we developed three chatbots to provide context-specific empathetic support to postpartum caregivers, leveraging both rule-based and generative models. We present and evaluate the performance of our chatbots using both machine-based metrics and human-based questionnaires. Overall, our rule-based model achieves the best performance, with outputs that are close to ground truth reference and contain the highest levels of empathy. Human users prefer the rule-based chatbot over the generative chatbot for its context-specific and human-like replies. Our generative chatbot also produced empathetic responses and was described by human users as engaging. However, limitations in the training dataset often result in confusing or nonsensical responses. We conclude by discussing practical benefits of rule-based vs. generative models for supporting individuals with mental health challenges. In light of the recent surge of ChatGPT and BARD, we also discuss the possibilities and pitfalls of large language models for digital mental healthcare.
• Abstract（参考訳）: ポストパートム・サポート・インターナショナル(psi)と共同で、ポストパートム・ムードと不安障害を持つ介護者を支援するために、3つのチャットボットを開発し、ルールベースと生成モデルの両方を活用して、ポストパートムの介護者に対してコンテキスト固有の共感支援を行った。 我々は,機械による測定と人間によるアンケートの両方を用いて,チャットボットの性能評価を行った。 総じて、我々のルールベースのモデルは最高のパフォーマンスを達成し、その出力は真実に近いものであり、最も高いレベルの共感を含んでいる。 人間ユーザーは、コンテキスト固有の人間的な応答に対して、生成型チャットボットよりもルールベースのチャットボットを好む。 生成型チャットボットは共感的応答も生成し,人間ユーザからはエンゲージメントと表現された。 しかし、トレーニングデータセットの制限は、しばしば混乱または非感覚的な応答をもたらす。 最後に、メンタルヘルス課題に対する個人支援のためのルールベースとジェネレーティブモデルの実用的利益について論じる。 近年のChatGPTとBARDの増加を踏まえ、デジタルメンタルヘルスにおける大規模言語モデルの可能性と落とし穴についても論じる。

関連論文リスト

• The Typing Cure: Experiences with Large Language Model Chatbots for Mental Health Support [35.61580610996628]
  重度の苦痛を経験する人々は、メンタルヘルス支援ツールとしてLarge Language Model (LLM)チャットボットをますます使います。 本研究は、世界規模で多様なバックグラウンドを持つ21人の個人に対するインタビューに基づいて、ユーザが独自のサポートロールを作成する方法を分析する。 我々は、治療的アライメントの概念を導入するか、精神的な健康状況に対する治療的価値とAIを連携させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T18:08:53Z)
• From Words and Exercises to Wellness: Farsi Chatbot for Self-Attachment Technique [1.7592522344393486]
  私たちはFarsiでセルフアタッチメント(SAT)を通じてユーザを誘導する音声対応ロボットを開発した。 6000以上の発話のデータセットを収集し、ユーザー感情を12クラスに分類する新しい感情分析モジュールを開発し、精度は92%以上である。 当社のプラットフォームは,ほとんどのユーザ(75%),72%がインタラクションの後に気分が良くなり,74%がSAT Teacherのパフォーマンスに満足していた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T19:09:31Z)
• LLM-empowered Chatbots for Psychiatrist and Patient Simulation: Application and Evaluation [18.98839299694749]
  この研究は、精神科医と患者シミュレーションのためのチャットボットにおけるChatGPTの可能性を探究することに焦点を当てている。 我々は精神科医と協力して目的を特定し、現実世界のシナリオと密接に整合する対話システムを反復的に開発する。 評価実験では、実際の精神科医や患者を雇い、チャットボットと診断会話を行い、評価のための評価を収集する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T02:25:01Z)
• ChatGPT for Us: Preserving Data Privacy in ChatGPT via Dialogue Text Ambiguation to Expand Mental Health Care Delivery [52.73936514734762]
  ChatGPTは人間のような対話を生成する能力で人気を集めている。 データに敏感なドメインは、プライバシとデータ所有に関する懸念から、ChatGPTを使用する際の課題に直面している。 ユーザのプライバシーを守るためのテキスト曖昧化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T02:09:52Z)
• A Categorical Archive of ChatGPT Failures [47.64219291655723]
  OpenAIが開発したChatGPTは、大量のデータを使って訓練され、人間の会話をシミュレートしている。 それは、広範囲の人間の問い合わせに効果的に答える能力のために、大きな注目を集めている。 しかし、ChatGPTの失敗の包括的分析は欠落しており、これが本研究の焦点となっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T04:21:59Z)
• EmpBot: A T5-based Empathetic Chatbot focusing on Sentiments [75.11753644302385]
  共感的会話エージェントは、議論されていることを理解しているだけでなく、会話相手の暗黙の感情も認識すべきである。 変圧器事前学習言語モデル(T5)に基づく手法を提案する。 本研究では,自動計測と人的評価の両方を用いて,情緒的ダイアログデータセットを用いたモデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-30T19:04:48Z)
• CheerBots: Chatbots toward Empathy and Emotionusing Reinforcement Learning [60.348822346249854]
  本研究では,複数の共感型チャットボットがユーザの暗黙の感情を理解し,複数の対話のターンに対して共感的に応答する枠組みを提案する。 チャットボットをCheerBotsと呼びます。CheerBotsは検索ベースまたは生成ベースで、深い強化学習によって微調整されます。 共感的態度で反応するため,CheerBotsの学習支援としてシミュレーションエージェントである概念人間モデルを開発し,今後のユーザの感情状態の変化を考慮し,共感を喚起する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T07:44:47Z)
• An Evaluation of Generative Pre-Training Model-based Therapy Chatbot for Caregivers [5.2116528363639985]
  OpenAI GPTモデルのような生成ベースのアプローチは、治療コンテキストにおけるよりダイナミックな会話を可能にする。 我々は, GPT-2モデルを用いてチャットボットを構築し, 認知症患者の家族介護者と問題解決療法を行うセラピストの間で306回の治療セッションの転写を微調整した。 その結果、微調整されたモデルでは、事前訓練されたモデルよりも単語以外の出力が生成されることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-28T01:01:08Z)
• Put Chatbot into Its Interlocutor's Shoes: New Framework to Learn Chatbot Responding with Intention [55.77218465471519]
  本稿では,チャットボットに人間のような意図を持つための革新的なフレームワークを提案する。 我々のフレームワークには、ガイドロボットと人間の役割を担うインターロケータモデルが含まれていた。 本フレームワークを3つの実験的なセットアップを用いて検討し,4つの異なる指標を用いた誘導ロボットの評価を行い,柔軟性と性能の利点を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T15:24:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。