論文の概要: The Association of Transformer-based Sentiment Analysis with Symptom Distress and Deterioration in Routine Psychotherapy Care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09838v1
• Date: Mon, 11 May 2026 00:41:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.445018
• Title: The Association of Transformer-based Sentiment Analysis with Symptom Distress and Deterioration in Routine Psychotherapy Care
• Title（参考訳）: ルーチン精神療法におけるトランスフォーマーを用いた感覚分析と症状障害・劣化との関連
• Authors: Douglas K. Faust, Peter Awad, Alexandre Vaz, Tony Rousmaniere,
• Abstract要約: トランスフォーマー深層学習アーキテクチャは、高度に正確でコンテキスト対応のテキストベースの感情分析モデルを作成している。 心理療法セッションの大規模コーパスにおける微粒な感情モデルから得られた発話レベルおよびセッションレベルの感情特徴を用いて検討した。 OQ合理性または経験的結果モデルを用いて、悪化またはケア停止のリスクを指摘された患者の感情分布には統計的に有意な差がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.146761527401424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sentiment analysis has been of long-standing interest in psychotherapy research. Recently, the Transformer deep learning architecture has produced text-based sentiment analysis models that are highly accurate and context-aware. These models have been explored as proxies for emotion measurement instruments in psychotherapy, but not investigated as stand-alone psychometric tools. Using proposed utterance-level and session-level sentiment features derived from a fine-grained sentiment model on a large corpus of psychotherapy sessions (N = 751), we investigate the distribution of session aggregated sentiment scores. Further, we characterize the relationship of these features to individual components and the overall score of the OQ-45 instrument and find that this sentiment feature is most strongly correlated to components related to emotional valence in directionally intuitive ways. Finally, we report that there are statistically significant differences between the sentiment distributions for patients flagged as at risk of deterioration or dropping out of care via either the OQ Rational or Empirical outcome models. These correlations to a fully-validated psychometric instrument demonstrate that these proposed sentiment features are, at least, adjunctive measures of client distress and deterioration.
• Abstract（参考訳）: 感覚分析は精神療法研究において長年の関心を集めてきた。 近年,Transformerディープラーニングアーキテクチャは,テキストに基づく感情分析モデルを構築している。 これらのモデルは、心理療法における感情測定機器のプロキシとして研究されてきたが、スタンドアロンの心理測定ツールとしての研究は行われていない。 心理療法セッションの大規模コーパス(N = 751)における微粒な感情モデルから得られた発話レベルおよびセッションレベルの感情特徴を用いて,セッション集計された感情スコアの分布について検討した。 さらに、これらの特徴と個々の構成要素との関係とOQ-45の総合得点を特徴付け、この感情的特徴が、直感的に感情的原子価に関連する成分と最も強く相関していることを見出した。 最後に,OQ合理性モデルと経験的結果モデルにより,症状の悪化やケア停止のリスクが指摘された患者の感情分布に統計的に有意な差があることを報告する。 これらの心理測定装置との相関は、これらの感情的特徴が少なくとも、クライアントの苦痛と劣化のアジャクティブな尺度であることを示している。

関連論文リスト

• Complex Dynamics in Psychological Data: Mapping Individual Symptom Trajectories to Group-Level Patterns [0.18749305679160366]
  本研究では、因果推論、グラフ解析、時間的複雑性測定、機械学習を統合して、個々の症状軌跡が有意義な診断パターンを明らかにすることができるかどうかを検討する。 一般不安障害(GAD)および/またはメジャーうつ病(MDD)に罹患したN=45人の縦断的データセットの検査を行った。 新しいデータセットは、症状力学の分類において91%の精度を示し、効果的な診断支援ツールであることが証明された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-07T16:38:37Z)
• MoodAngels: A Retrieval-augmented Multi-agent Framework for Psychiatry Diagnosis [58.67342568632529]
  MoodAngelsは、気分障害の診断のための最初の特殊なマルチエージェントフレームワークである。 MoodSynは、合成精神医学の1,173件のオープンソースデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-04T09:18:25Z)
• Causal mediation analysis with one or multiple mediators: a comparative study [36.52655918884223]
  因果媒介分析のための古典的推定器のパラメトリックおよび非パラメトリック実装について考察する。 シミュレーションデータに対する総合的なベンチマークにおいて、いくつかのアプローチを評価する。 応用例として,認知機能に影響を与える要因の徹底的な分析を提案する。 この分析は、高血圧や肥満などいくつかの生理的要因について、その効果のかなりの部分は脳構造の変化によるものであることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-12T08:10:50Z)
• Computational Analysis of Stress, Depression and Engagement in Mental Health: A Survey [62.31381724639944]
  ストレスと抑うつは相互に関連し、共に日々のタスクにおけるエンゲージメントに影響を与える。 この調査は、ストレス、抑うつ、エンゲージメントを分析する計算手法を同時に探求した最初のものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-09T11:16:09Z)
• Pain level and pain-related behaviour classification using GRU-based sparsely-connected RNNs [61.080598804629375]
  慢性的な痛みを持つ人は、特定の身体の動きを無意識に適応させ、怪我や追加の痛みから身を守る。 この相関関係を分析するための専用のベンチマークデータベースが存在しないため、日々の行動に影響を及ぼす可能性のある特定の状況の1つを検討した。 我々は、複数のオートエンコーダを組み込んだゲートリカレントユニット(GRU)と疎結合なリカレントニューラルネットワーク(s-RNN)のアンサンブルを提案した。 本手法は,痛みレベルと痛み関連行動の両方の分類において,最先端のアプローチよりも優れていることを示すいくつかの実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T12:56:28Z)
• Causal Intervention Improves Implicit Sentiment Analysis [67.43379729099121]
  インスツルメンタル・バリアブル(ISAIV)を用いたインシシット・センシティメント分析のための因果介入モデルを提案する。 まず、因果的視点から感情分析をレビューし、このタスクに存在する共同設立者を分析する。 そこで本研究では,文章と感情の因果関係を解消し,純粋因果関係を抽出するインストゥルメンタル変数を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-19T13:17:57Z)
• The Face of Affective Disorders [7.4005714204825646]
  臨床領域における脳刺激の調節によって変化する顔面行動の統計的特性について検討した。 我々は,現代のカメラを用いたリアルタイム信号処理とコンピュータビジョンにのみ依存する,古典的な頭皮型閉塞型センサであるオプト・エレクトロニック・脳波(OEG)の意味で,提示された測定値を命名した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-02T11:28:17Z)
• Towards Unbiased Visual Emotion Recognition via Causal Intervention [63.74095927462]
  本稿では,データセットバイアスによる負の効果を軽減するために,新しい感情認識ネットワーク(IERN)を提案する。 IERNの有効性を検証する一連の設計されたテストと、3つの感情ベンチマークの実験は、IERNが他の最先端のアプローチよりも優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-26T10:40:59Z)
• Prediction of Human Empathy based on EEG Cortical Asymmetry [0.0]
  特定の周波数帯における脳振動の側方化は、自己申告された共感スコアの重要な予測因子である。 結果は、感情の表現や認識が困難である人々を支援する脳-コンピュータインターフェースの開発に利用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T13:49:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。