論文の概要: TFMPathy: Tabular Foundation Model for Privacy-Aware, Generalisable Empathy Detection from Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10808v2
- Date: Sat, 09 Aug 2025 03:32:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 16:55:52.467635
- Title: TFMPathy: Tabular Foundation Model for Privacy-Aware, Generalisable Empathy Detection from Videos
- Title（参考訳）: TFMPathy:ビデオからプライバシーを意識した一般的な共感検出のためのタブラル基礎モデル
- Authors: Md Rakibul Hasan, Md Zakir Hossain, Aneesh Krishna, Shafin Rahman, Tom Gedeon,
- Abstract要約: ビデオインタラクションからの共感を検出することは、特に医療や社会ロボティクスにおける研究の新たな領域である。
このようなデータセットに関するこれまでの研究は、古典的な木に基づくモデルを最先端技術として確立してきた。
近年,テキストの大規模基盤モデルの成功に触発され,共感検出のための表層基盤モデルの可能性について検討した。
提案システムであるTFMPathyは、テキスト内学習と微調整の両方のパラダイムの下で、最近の2つのFMで実証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.823417072582348
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Detecting empathy from video interactions is an emerging area of research, particularly in healthcare and social robotics. However, privacy and ethical concerns often prevent the release of raw video data, with many datasets instead shared as pre-extracted tabular features. Previous work on such datasets has established classical tree-based models as the state of the art. Motivated by recent successes of large-scale foundation models for text, we investigate the potential of tabular foundation models (TFMs) for empathy detection from video-derived tabular data. Our proposed system, TFMPathy, is demonstrated with two recent TFMs (TabPFN v2 and TabICL) under both in-context learning and fine-tuning paradigms. On a public human-robot interaction benchmark, TFMPathy significantly improves empathy detection accuracy reported in the literature. While the established evaluation protocol in the literature does not ensure cross-subject generalisation, our evaluation scheme also captures such generalisation. We show that TFMPathy under a fine-tuning setup has better cross-subject generalisation capacity over baseline methods (accuracy: $0.590 \rightarrow 0.730$; AUC: $0.564 \rightarrow 0.669$). Given the ongoing privacy and ethical constraints around raw video sharing, the proposed TFMPathy system provides a practical and scalable path toward building AI systems dependent on human-centred video datasets. Our code is publicly available at https://github.com/hasan-rakibul/TFMPathy (will be made available upon acceptance of this paper).
- Abstract（参考訳）: ビデオの対話から共感を検出することは、特に医療や社会ロボティクスにおける研究の新たな領域である。
しかし、プライバシーと倫理上の懸念はしばしば生のビデオデータの公開を妨げ、多くのデータセットは事前に抽出された表形式の機能として共有される。
このようなデータセットに関するこれまでの研究は、最先端技術として古典的なツリーベースのモデルを確立してきた。
近年の大規模テキスト基盤モデルの成功に触発されて,ビデオ由来の表層データからの共感検出のための表層基盤モデル(TFM)の可能性を検討した。
提案システムであるTFMPathyは、テキスト内学習と微調整の両方のパラダイムの下で、最近の2つのFM(TabPFN v2とTabICL)で実証されている。
TFMPathyは、人-ロボットのインタラクションベンチマークにおいて、文献で報告されている共感検出精度を大幅に改善する。
文献における確立された評価プロトコルは、クロスオブジェクトの一般化を保証するものではないが、我々の評価スキームはそのような一般化も捉えている。
TFMPathyを微調整した場合、ベースライン法よりもクロスオブジェクトの一般化能力が優れている(精度:$0.590 \rightarrow 0.730$; AUC:$0.564 \rightarrow 0.669$; 精度:$0.590 \rightarrow 0.669$)。
生のビデオ共有に関する継続的なプライバシーと倫理的制約を踏まえ、提案されたTFMPathyシステムは、人間中心のビデオデータセットに依存するAIシステムを構築するための実用的でスケーラブルなパスを提供する。
私たちのコードはhttps://github.com/hasan-rakibul/TFMPathyで公開されています。
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