論文の概要: Data Augmentation for Cognitive Behavioral Therapy: Leveraging ERNIE Language Models using Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23503v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 03:59:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.913527
• Title: Data Augmentation for Cognitive Behavioral Therapy: Leveraging ERNIE Language Models using Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 認知行動療法のためのデータ強化:人工知能を用いたERNIE言語モデルの活用
• Authors: Bosubabu Sambana, Kondreddygari Archana, Suram Indhra Sena Reddy, Shaik Meethaigar Jameer Basha, Shaik Karishma,
• Abstract要約: 今日のデジタル時代には、個人はしばしばソーシャルメディアで否定的な感情を表現している。 これらの認知経路を分析するために設計された方法論には大きなギャップがある。 認知行動療法(CBT)フレームワークは、受容、コミットメント、データ拡張を利用して、テキストコンテンツと視覚コンテンツの両方を肯定的または否定的に分類し、対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cognitive Behavioral Therapy (CBT) is a proven approach for addressing the irrational thought patterns associated with mental health disorders, but its effectiveness relies on accurately identifying cognitive pathways to provide targeted treatment. In today's digital age, individuals often express negative emotions on social media, where they may reveal cognitive distortions, and in severe cases, exhibit suicidal tendencies. However, there is a significant gap in methodologies designed to analyze these cognitive pathways, which could be critical for psychotherapists aiming to deliver timely and effective interventions in online environments. Cognitive Behavioral Therapy (CBT) framework leveraging acceptance, commitment and data augmentation to categorize and address both textual and visual content as positive or negative. Specifically, the system employs BERT, RoBERTa for Sentiment Analysis and T5, PEGASUS for Text Summarization, mT5 for Text Translation in Multiple Languages focusing on detecting negative emotions and cognitive distortions within social media data. While existing models are primarily designed to identify negative thoughts, the proposed system goes beyond this by predicting additional negative side effects and other potential mental health disorders likes Phobias, Eating Disorders. This enhancement allows for a more comprehensive understanding and intervention strategy, offering psychotherapists a powerful tool for early detection and treatment of various psychological issues.
• Abstract（参考訳）: 認知行動療法(CBT)は、精神疾患に関連する不合理な思考パターンに対処するための実証されたアプローチであるが、その効果は、標的治療を提供するための認知経路を正確に識別することに依存する。 今日のデジタル時代には、個人はしばしばソーシャルメディア上で否定的な感情を表現し、認知的歪みを明らかにし、重篤なケースでは自殺傾向を示す。 しかし、これらの認知経路を分析するために設計された方法論には大きなギャップがあり、オンライン環境におけるタイムリーかつ効果的な介入の提供を目指す精神療法士にとって重要なものである可能性がある。 認知行動療法(CBT)フレームワークは、受容、コミットメント、データ拡張を利用して、テキストコンテンツと視覚コンテンツの両方を肯定的または否定的に分類し、対処する。 具体的には、感性分析にBERT、RoBERTa、テキスト要約にPEGASUS、複数言語のテキスト翻訳にmT5、ソーシャルメディアデータに否定的な感情や認知的歪みを検出することに重点を置いている。 既存のモデルは、主にネガティブな思考を識別するために設計されているが、提案されたシステムは、追加のネガティブな副作用や、フォビアス、摂食障害などの潜在的なメンタルヘルス障害を予測することによって、これを克服する。 この強化は、より包括的な理解と介入戦略を可能にし、精神療法士に様々な心理的問題を早期に検出し治療するための強力なツールを提供する。

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