論文の概要: Sentiment Reasoning for Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21054v4
• Date: Tue, 27 May 2025 07:08:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:57.998512
• Title: Sentiment Reasoning for Healthcare
• Title（参考訳）: 医療における感性推論
• Authors: Khai-Nguyen Nguyen, Khai Le-Duc, Bach Phan Tat, Duy Le, Long Vo-Dang, Truong-Son Hy,
• Abstract要約: 音声とテキストの両方のモダリティに対して、新しいタスク、Sentiment Reasoningを導入する。 感性推論は感情分析における補助的タスクであり、モデルが感情ラベルの両方を予測し、入力の書き起こしに基づいてその背景にある理性を生成する。 本研究は,人文文字と自動音声認識(ASR)文字の双方について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0451307225357427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transparency in AI healthcare decision-making is crucial. By incorporating rationales to explain reason for each predicted label, users could understand Large Language Models (LLMs)'s reasoning to make better decision. In this work, we introduce a new task - Sentiment Reasoning - for both speech and text modalities, and our proposed multimodal multitask framework and the world's largest multimodal sentiment analysis dataset. Sentiment Reasoning is an auxiliary task in sentiment analysis where the model predicts both the sentiment label and generates the rationale behind it based on the input transcript. Our study conducted on both human transcripts and Automatic Speech Recognition (ASR) transcripts shows that Sentiment Reasoning helps improve model transparency by providing rationale for model prediction with quality semantically comparable to humans while also improving model's classification performance (+2% increase in both accuracy and macro-F1) via rationale-augmented fine-tuning. Also, no significant difference in the semantic quality of generated rationales between human and ASR transcripts. All code, data (five languages - Vietnamese, English, Chinese, German, and French) and models are published online: https://github.com/leduckhai/Sentiment-Reasoning
• Abstract（参考訳）: AIヘルスケアの意思決定における透明性は不可欠である。 予測ラベルの理由を説明する合理性を取り入れることで、ユーザーはより大きな言語モデル(LLM)がより良い判断を下す理由を理解することができる。 本研究では,音声とテキストのモダリティの両面での新しいタスクであるSentiment Reasoningを導入し,マルチモーダル・マルチタスク・フレームワークと世界最大のマルチモーダル・感情分析データセットを提案する。 感性推論は感情分析における補助的タスクであり、モデルが感情ラベルの両方を予測し、入力の書き起こしに基づいてその背景にある理性を生成する。 本研究は,人間に匹敵する品質のモデル予測を合理的に提供し,モデルの分類性能(+2%の精度とマクロF1の精度向上)を合理的な微調整により向上させることにより,感性推論がモデルの透明性向上に役立つことを示す。 また,ヒトとASR転写産物の有意な意味的品質の差は認められなかった。 すべてのコード、データ(ベトナム語、英語、中国語、ドイツ語、フランス語)、モデルはオンラインで公開されている。

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