心理治疗会话的神经主题建模
计算与语言
2022-11-04 v2 人工智能
人机交互
机器学习
神经元与认知
摘要
在本工作中，我们比较了不同的神经主题建模方法，从语音记录解析出的心理治疗会话转录文本中学习不同精神疾病的主题倾向。我们还引入时间建模，以轮次级分辨率将主题相似性作为时间序列解析出来，从而将这种额外的可解释性付诸应用。我们相信该主题建模框架能够为治疗师优化决策策略、提升心理治疗有效性提供可解释的洞察。
引用
@article{arxiv.2204.10189,
title = {Neural Topic Modeling of Psychotherapy Sessions},
author = {Baihan Lin and Djallel Bouneffouf and Guillermo Cecchi and Ravi Tejwani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.10189},
year = {2022}
}
备注
This work extends our research series in computational linguistics for psychiatry (e.g. working alliance analysis in arXiv:2204.05522) with a systematic investigation of neural topic modeling approaches to provide interpretable insights in psychotherapy