論文の概要: Seeing and hearing what has not been said; A multimodal client behavior
classifier in Motivational Interviewing with interpretable fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14398v2
- Date: Wed, 27 Sep 2023 08:30:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 10:24:46.617051
- Title: Seeing and hearing what has not been said; A multimodal client behavior
classifier in Motivational Interviewing with interpretable fusion
- Title（参考訳）: 話の聞き取りと聞き取り : 解釈可能な融合による動機付け面接におけるマルチモーダルクライアント行動分類器
- Authors: Lucie Galland, Catherine Pelachaud and Florian Pecune
- Abstract要約: モチベーション・インタヴュー(英: Motivational Interviewing、MI)は、協調を重視し、行動の変化を促すセラピーのアプローチである。
MI会話の品質を評価するために、MISCコードを用いてクライアント発話を変更トーク、継続トーク、フォロー/ニュートラルトークのいずれかとして分類することができる。
MI会話における変化話の割合はセラピーの結果と正に相関しており、クライアント発話の正確な分類が不可欠である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Motivational Interviewing (MI) is an approach to therapy that emphasizes
collaboration and encourages behavioral change. To evaluate the quality of an
MI conversation, client utterances can be classified using the MISC code as
either change talk, sustain talk, or follow/neutral talk. The proportion of
change talk in a MI conversation is positively correlated with therapy
outcomes, making accurate classification of client utterances essential. In
this paper, we present a classifier that accurately distinguishes between the
three MISC classes (change talk, sustain talk, and follow/neutral talk)
leveraging multimodal features such as text, prosody, facial expressivity, and
body expressivity. To train our model, we perform annotations on the publicly
available AnnoMI dataset to collect multimodal information, including text,
audio, facial expressivity, and body expressivity. Furthermore, we identify the
most important modalities in the decision-making process, providing valuable
insights into the interplay of different modalities during a MI conversation.
- Abstract（参考訳）: モチベーション・インタヴュー(英: Motivational Interviewing、MI)は、協調を重視し、行動の変化を促すセラピーのアプローチである。
MI会話の品質を評価するために、MISCコードを用いてクライアント発話を変更トーク、継続トーク、フォロー/ニュートラルトークのいずれかとして分類することができる。
MI会話における変化話の割合はセラピーの結果と正に相関しており、クライアント発話の正確な分類が不可欠である。
本稿では,テキスト,韻律,表情表現性,身体表現性といったマルチモーダルな特徴を活用し,三つのmiscクラス(チェンジトーク,維持トーク,フォロー/ニュートラルトーク)を正確に区別する分類器を提案する。
モデルをトレーニングするために、公開されたannomiデータセットにアノテーションを実行して、テキスト、オーディオ、表情表現性、身体表現性などのマルチモーダル情報を収集します。
さらに、意思決定プロセスにおいて最も重要なモダリティを特定し、MI会話中の様々なモダリティの相互作用に関する貴重な洞察を提供する。
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