論文の概要: From Words and Exercises to Wellness: Farsi Chatbot for Self-Attachment Technique

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09362v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 19:09:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 02:16:27.309402
• Title: From Words and Exercises to Wellness: Farsi Chatbot for Self-Attachment Technique
• Title（参考訳）: 言葉とエクササイズから健康へ:farsi chatbot for self-attachment technique
• Authors: Sina Elahimanesh, Shayan Salehi, Sara Zahedi Movahed, Lisa Alazraki, Ruoyu Hu, Abbas Edalat
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.86413150130483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the wake of the post-pandemic era, marked by social isolation and surging rates of depression and anxiety, conversational agents based on digital psychotherapy can play an influential role compared to traditional therapy sessions. In this work, we develop a voice-capable chatbot in Farsi to guide users through Self-Attachment (SAT), a novel, self-administered, holistic psychological technique based on attachment theory. Our chatbot uses a dynamic array of rule-based and classification-based modules to comprehend user input throughout the conversation and navigates a dialogue flowchart accordingly, recommending appropriate SAT exercises that depend on the user's emotional and mental state. In particular, we collect a dataset of over 6,000 utterances and develop a novel sentiment-analysis module that classifies user sentiment into 12 classes, with accuracy above 92%. To keep the conversation novel and engaging, the chatbot's responses are retrieved from a large dataset of utterances created with the aid of Farsi GPT-2 and a reinforcement learning approach, thus requiring minimal human annotation. Our chatbot also offers a question-answering module, called SAT Teacher, to answer users' questions about the principles of Self-Attachment. Finally, we design a cross-platform application as the bot's user interface. We evaluate our platform in a ten-day human study with N=52 volunteers from the non-clinical population, who have had over 2,000 dialogues in total with the chatbot. The results indicate that the platform was engaging to most users (75%), 72% felt better after the interactions, and 74% were satisfied with the SAT Teacher's performance.
• Abstract（参考訳）: 社会的孤立とうつ病や不安の高まりを特徴とするポストパンデミック時代以降、デジタル心理療法に基づく会話エージェントは、伝統的なセラピーセッションよりも重要な役割を担っている。 そこで本研究では,音声対応型チャットボットをfarsiで開発し,アタッチメント理論に基づく自己愛着(sat)によってユーザを誘導する。 我々のチャットボットは,会話を通してユーザ入力を理解し,対話フローチャートをナビゲートするために,ルールベースのモジュールと分類ベースのモジュールの動的配列を使用し,ユーザの感情や精神状態に依存する適切なSAT演習を推奨する。 特に、6000以上の発話のデータセットを収集し、ユーザの感情を12クラスに分類する新しい感情分析モジュールを92%以上の精度で開発する。 会話のノベルとエンゲージメントを維持するために、チャットボットの応答は、farsi gpt-2と強化学習アプローチによって作成された大きな発話データセットから取り出され、最小限の人間のアノテーションを必要とする。 私たちのチャットボットは、sat teacherと呼ばれる質問応答モジュールも提供しています。 最後に,ボットのユーザインタフェースとしてクロスプラットフォームアプリケーションを設計する。 チャットボットとの対話を2000回以上行った非臨床住民のn=52ボランティアを対象に,10日間の人間実験でプラットフォームを評価した。 その結果,ほとんどのユーザ(75%)にプラットフォームが関与していたこと,対話後の感触が72%,sat教師のパフォーマンスに満足した人が74%であった。

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