論文の概要: From Word Sequences to Behavioral Sequences: Adapting Modeling and Evaluation Paradigms for Longitudinal NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07988v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 20:38:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:18.943161
• Title: From Word Sequences to Behavioral Sequences: Adapting Modeling and Evaluation Paradigms for Longitudinal NLP
• Title（参考訳）: 単語列から行動列へ:縦型NLPのモデリングと評価パラダイムへの適応
• Authors: Adithya V Ganesan, Vasudha Varadarajan, Oscar NE Kjell, Whitney R Ringwald, Scott Feltman, Benjamin J Luft, Roman Kotov, Ryan L Boyd, H Andrew Schwartz,
• Abstract要約: 文献レベルの評価は, 生態学的に有効なモデリングと評価と比較して, かなり異なる結果が得られ, 時には逆の結論がもたらされることが示唆された。 NLP のワードシーケンス評価から $textitbehavior-sequence$ パラダイムへの移行を動機とする,より広範な議論に関連付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.614902538213638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While NLP typically treats documents as independent and unordered samples, in longitudinal studies, this assumption rarely holds: documents are nested within authors and ordered in time, forming person-indexed, time-ordered $\textit{behavioral sequences}$. Here, we demonstrate the need for and propose a longitudinal modeling and evaluation paradigm that consequently updates four parts of the NLP pipeline: (1) evaluation splits aligned to generalization over people ($\textit{cross-sectional}$) and/or time ($\textit{prospective}$); (2) accuracy metrics separating between-person differences from within-person dynamics; (3) sequence inputs to incorporate history by default; and (4) model internals that support different $\textit{coarseness}$ of latent state over histories (pooled summaries, explicit dynamics, or interaction-based models). We demonstrate the issues ensued by traditional pipeline and our proposed improvements on a dataset of 17k daily diary transcripts paired with PTSD symptom severity from 238 participants, finding that traditional document-level evaluation can yield substantially different and sometimes reversed conclusions compared to our ecologically valid modeling and evaluation. We tie our results to a broader discussion motivating a shift from word-sequence evaluation toward $\textit{behavior-sequence}$ paradigms for NLP.
• Abstract（参考訳）: NLPは通常、文書を独立して順序付けされていないサンプルとして扱うが、縦断的な研究では、この仮定はまれである: 文書は著者の中にネストされ、時間内に順序付けされ、人によってインデックス付けされ、時間順に$\textit{behavioral sequences}$を形成する。 ここでは,NLPパイプラインの4つの部分を更新する縦断的モデリングと評価のパラダイムの必要性を実証し,提案する。(1) 人に対する一般化に整合した評価分割(「\textit{cross-sectional}$」),(2) 人内ダイナミクスから人間差を分離する精度測定(「\textit{prospective}$」),(3) 歴史を既定で組み込むためのシーケンス入力(「$\textit{coarseness}$」),(4) ヒストリー上の潜時状態(「プール」,「明示的ダイナミックス」,あるいは「インタラクションベースモデル」)。 従来のパイプラインによって引き起こされる問題と,PTSD症状の重大度と組み合わせた17kの日誌のデータセットの改善を実証し,従来の文書レベルの評価は,我々の生態学的に妥当なモデリングと評価と比較して,著しく異なる結果が得られ,時には逆の結論がもたらされることを示した。 NLP のパラダイムとして,単語列評価から $\textit{behavior-sequence} への移行を動機とする,より広範な議論に関連付ける。

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