論文の概要: Multi-View Attention Multiple-Instance Learning Enhanced by LLM Reasoning for Cognitive Distortion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17292v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 00:18:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.203996
• Title: Multi-View Attention Multiple-Instance Learning Enhanced by LLM Reasoning for Cognitive Distortion Detection
• Title（参考訳）: 認知歪み検出のためのLLM推論による多視点多インスタンス学習
• Authors: Jun Seo Kim, Hyemi Kim, Woo Joo Oh, Hongjin Cho, Hochul Lee, Hye Hyeon Kim,
• Abstract要約: 我々は,Large Language Models(LLMs)とMILアーキテクチャを組み合わせた新しいフレームワークを提案し,解釈可能性と表現レベルの推論を向上した。 以上の結果から,精神保健NLPの細粒度推論に対する心理学的根拠と一般化可能なアプローチが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.660734109310745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cognitive distortions have been closely linked to mental health disorders, yet their automatic detection remained challenging due to contextual ambiguity, co-occurrence, and semantic overlap. We proposed a novel framework that combines Large Language Models (LLMs) with Multiple-Instance Learning (MIL) architecture to enhance interpretability and expression-level reasoning. Each utterance was decomposed into Emotion, Logic, and Behavior (ELB) components, which were processed by LLMs to infer multiple distortion instances, each with a predicted type, expression, and model-assigned salience score. These instances were integrated via a Multi-View Gated Attention mechanism for final classification. Experiments on Korean (KoACD) and English (Therapist QA) datasets demonstrate that incorporating ELB and LLM-inferred salience scores improves classification performance, especially for distortions with high interpretive ambiguity. Our results suggested a psychologically grounded and generalizable approach for fine-grained reasoning in mental health NLP.
• Abstract（参考訳）: 認知的歪みは精神的な健康障害と密接に関連しているが、その自動検出は文脈的曖昧さ、共起性、意味的重複のために困難のままである。 我々は,Large Language Models(LLMs)とMILアーキテクチャを組み合わせた新しいフレームワークを提案し,解釈可能性と表現レベルの推論を向上した。 各発話は感情・論理・行動(ELB)成分に分解され、LLMによって処理され、予測型、式、モデルアサインされたサリエンススコアを持つ複数の歪みインスタンスを推定した。 これらのインスタンスは、最終分類のためのMulti-View Gated Attentionメカニズムを介して統合された。 韓国語 (KoACD) と英語 (Therapist QA) のデータセットを用いた実験では,ELB と LLM で推定されるサリエンススコアを組み込むことで分類性能が向上することが示された。 以上の結果から,精神保健NLPの細粒度推論に対する心理学的根拠と一般化可能なアプローチが示唆された。

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