論文の概要: Measuring Psychological States Through Semantic Projection: A Theory-Driven Approach to Language-Based Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04873v1
• Date: Wed, 06 May 2026 13:07:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.823997
• Title: Measuring Psychological States Through Semantic Projection: A Theory-Driven Approach to Language-Based Assessment
• Title（参考訳）: セマンティック・プロジェクションによる心理的状態の測定:言語に基づくアセスメントの理論的アプローチ
• Abstract要約: 本研究では, セマンティック・プロジェクション(セマンティック・プロジェクション)を用いて, 自然言語から直接心理状態を測定するための理論駆動型, 完全に教師なしのフレームワークを提案する。 心理的構成物は、語彙的アンカーから派生した解釈可能な意味軸として機能し、うつ病、不安、不安を評価する検証された臨床尺度から項目を抽出した。 その結果, プロジェクションスコアと臨床測定値の相関が強く, 特に選択された単語, 文章, フレーズなどの構造化形式に対して顕著であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in natural language processing have enabled increasingly accurate estimation of psychological traits from language. However, most existing approaches rely on supervised models trained to predict questionnaire scores, limiting interpretability and generalizability across contexts. The present study introduces a theory-driven and fully unsupervised framework for measuring psychological states directly from natural language using semantic projection. Psychological constructs were operationalized as interpretable semantic axes derived from lexical anchors and items from validated clinical scales assessing depression, anxiety, and worry. Participants textual responses were embedded using Sentence-BERT and projected onto these axes to generate continuous psychological scores across multiple response formats, including selected words, generated words, phrases, and free-text responses. Projection scores were evaluated through correlations with standardized clinical measures , split-half reliability analyses, attenuation corrections, distributional similarity using Wasserstein distance, and comparisons with lexicon-based sentiment analysis (VADER). Results showed strong associations between projection scores and clinical measures, particularly for structured formats such as selected words, written words, and phrases. Free-text responses produced weaker results when analyzed as whole texts, but performance improved substantially when sentence-level aggregation strategies were applied. These findings support semantic projection as an interpretable and scalable alternative to supervised language models for psychological assessment and highlight the importance of response format and text-processing strategies in language-based mental health measurement.
• Abstract（参考訳）: 近年の自然言語処理の進歩により、言語からの心理的特徴の正確な推定が可能になった。 しかし、既存のほとんどのアプローチは、アンケートスコアを予測するために訓練された教師付きモデルに依存しており、コンテキスト間の解釈可能性と一般化可能性を制限する。 本研究では, セマンティック・プロジェクション(セマンティック・プロジェクション)を用いて, 自然言語から直接心理状態を測定するための理論駆動型, 完全に教師なしのフレームワークを提案する。 心理的構成物は、語彙的アンカーから派生した解釈可能な意味軸として機能し、うつ病、不安、不安を評価する検証された臨床尺度から項目を抽出した。 参加者はSentence-BERTを用いてテキスト応答を埋め込み、これらの軸に投影し、選択された単語、生成された単語、フレーズ、自由テキスト応答を含む複数の応答形式にわたる継続的な心理的スコアを生成する。 投影スコアは,標準化された臨床指標との相関,分割半信頼性分析,減衰補正,ワッサースタイン距離を用いた分布類似度,および語彙ベース感情分析(VADER)との比較により評価した。 その結果, プロジェクションスコアと臨床測定値の相関が強く, 特に選択された単語, 文章, フレーズなどの構造化形式に対して顕著であった。 自由文応答は、全文として分析するとより弱い結果をもたらすが、文レベルの集約戦略を適用した場合には、性能が大幅に向上した。 これらの知見は,心理学的評価のための教師付き言語モデルの解釈可能かつスケーラブルな代替として意味予測をサポートし,言語に基づくメンタルヘルス測定における応答形式とテキスト処理戦略の重要性を強調した。

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