論文の概要: Objective quantification of mood states using large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09487v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 16:52:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:50:54.100549
• Title: Objective quantification of mood states using large language models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた気分状態の客観的定量化
• Authors: Jakub Onysk, Quentin Huys,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、広い範囲のコンテキストにまたがる応答一貫性の優れたレベルを示す。 これらの並列性を活用して、精神状態の定量化の枠組みを確立します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Emotional states influence human behaviour and cognition, leading to diverse thought trajectories. Similarly, Large Language Models (LLMs) showcase an excellent level of response consistency across wide-ranging contexts (prompts). We leverage these parallels to establish a framework for quantifying mental states. Our approach utilises self-report questionnaires that reliably assess these states due to their inherent sensitivity to patterns of co-occurring responses. Specifically, we recruited a large sample of participants (N=422) to investigate how well an LLM (Mistral-7B-OpenOrca) quantifies a heterogenous set of depressive mood states measured with participants' open-ended responses to a depression questionnaire. We show LLM responses to held-out multiple-choice questions, given participants' open-ended answers, correlate strongly (r: 0.52-0.84) with true questionnaire scores, demonstrating LLM's generalisation from mood representations. We explore a link between these representations and factor analysis. Using ridge regression, we find depression-related subspaces within LLM hidden states. We show these subspaces to be predictive of participants' "Depression" and "Somatic & Emotional Distress" factor scores, as well as suicidality severity. Overall, LLMs can provide quantitative measures of mental states. The reliability of these hinges upon how informative the questions we ask participants are. Used correctly, this approach could supplement mental state assessment in a variety of settings.
• Abstract（参考訳）: 感情状態は人間の行動や認知に影響を与え、多様な思考軌道につながる。 同様に、LLM(Large Language Models)は、広範囲なコンテキスト(prompts)にまたがる応答一貫性の優れたレベルを示す。 これらの並列性を活用して、精神状態の定量化の枠組みを確立します。 提案手法は,共起応答のパターンに固有の感度があるため,これらの状態を確実に評価する自己申告アンケートを利用する。 具体的には, LLM (Mistral-7B-OpenOrca) が, 抑うつアンケートに対する参加者のオープンエンド反応で測定された異種抑うつ状態の定量化に有効であることを示すために, 参加者の大規模なサンプル (N=422) を募集した。 参加者のオープンエンド回答を考慮に入れた複数選択質問に対するLLM応答は, 真の質問票と強く相関し, 気分表現からLLMの一般化を実証した。 これらの表現と因子分析の関連について検討する。 リッジレグレッションを用いて, LLM隠蔽状態内にうつ病関連部分空間を求める。 被験者の「抑うつ」と「身体的・感情的距離」のスコアを予測し、自殺の重大度を示す。 全体として、LSMは精神状態の定量的指標を提供することができる。 これらのヒンジの信頼性は、参加者に質問する質問がいかに情報的かによって決まる。 このアプローチを正しく使用すれば、さまざまな設定でメンタルステートアセスメントを補完することができる。

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