論文の概要: COMPASS: Computational Mapping of Patient-Therapist Alliance Strategies
with Language Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14701v1
- Date: Thu, 22 Feb 2024 16:56:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-23 14:22:54.090097
- Title: COMPASS: Computational Mapping of Patient-Therapist Alliance Strategies
with Language Modeling
- Title（参考訳）: CompASS: 言語モデリングを用いた患者セラピストアライアンス戦略の計算マッピング
- Authors: Baihan Lin, Djallel Bouneffouf, Yulia Landa, Rachel Jespersen, Cheryl
Corcoran, Guillermo Cecchi
- Abstract要約: 心理療法セッションで使用される自然言語から治療作業同盟を推定するための新しい枠組みを提案する。
提案手法は,高度な大規模言語モデルを用いて心理療法セッションの書き起こしを分析し,それらをワーキングアライアンスインベントリにおけるステートメントの分散表現と比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.753147070569653
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The therapeutic working alliance is a critical factor in predicting the
success of psychotherapy treatment. Traditionally, working alliance assessment
relies on questionnaires completed by both therapists and patients. In this
paper, we present COMPASS, a novel framework to directly infer the therapeutic
working alliance from the natural language used in psychotherapy sessions. Our
approach utilizes advanced large language models to analyze transcripts of
psychotherapy sessions and compare them with distributed representations of
statements in the working alliance inventory. Analyzing a dataset of over 950
sessions covering diverse psychiatric conditions, we demonstrate the
effectiveness of our method in microscopically mapping patient-therapist
alignment trajectories and providing interpretability for clinical psychiatry
and in identifying emerging patterns related to the condition being treated. By
employing various neural topic modeling techniques in combination with
generative language prompting, we analyze the topical characteristics of
different psychiatric conditions and incorporate temporal modeling to capture
the evolution of topics at a turn-level resolution. This combined framework
enhances the understanding of therapeutic interactions, enabling timely
feedback for therapists regarding conversation quality and providing
interpretable insights to improve the effectiveness of psychotherapy.
- Abstract（参考訳）: 治療作業同盟は精神療法の成功を予測する重要な要因である。
伝統的に、ワーキングアライアンスアセスメントはセラピストと患者双方によるアンケートに依存している。
本稿では,精神療法セッションで使用される自然言語から治療作業同盟を直接推測する新しい枠組みcompassを提案する。
本手法は,高度な大規模言語モデルを用いて心理療法セッションの書き起こしを分析し,ワーキングアライアンスインベントリ内の文の分散表現と比較する。
多様な精神疾患を扱った950以上のセッションのデータセットを解析し,患者とセラピストのアライメント軌跡を微視的にマッピングし,臨床精神医学における解釈可能性を提供し,治療状況に関連する新たなパターンを同定する手法の有効性を実証した。
様々なニューラル・トピック・モデリング手法を生成言語プロンプトと組み合わせることで、異なる精神疾患の話題特性を分析し、ターンレベルの解像度でトピックの進化を捉えるために時間的モデリングを取り入れる。
この組み合わせフレームワークは、治療的相互作用の理解を深め、会話の品質に関するセラピストのタイムリーなフィードバックを可能にし、精神療法の有効性を改善するための解釈可能な洞察を提供する。
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