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講演抄録/キーワード
講演名 2022-02-21 10:45
User Satisfaction Prediction for Dialogue System in Mental Health Interventions
Shengzhou YiUTokyo)・Toshiaki KikuchiKeio)・Toshihiko YamasakiUTokyo
抄録 (和) Mental health conditions deeply impact all areas of the life. Too much stress, most of which is related to work performance and interpersonal relationships, can lead to mental health disorders. Especially, under the influence of COVID-19, people have less chance to communicate with others, and it has become more difficult to get professional help face-to-face for improving mental health. Therefore, remote and automatic dialogue systems have been used for mental health interventions. The system can listen to people’s worries and help them relive stress. In order to provide appropriate support for different types of users’ worries, machine learning techniques were used to discover the topics and profound. In the end of using the dialogue system, the users were asked whether they are satisfied with the experience. According to the user satisfaction, we can maker clear which parts of the dialogue flow should be improved by using natural language models. They were used to simulate and continuously predict the user satisfaction. By observing how the predicted values change after the users answer each predetermined question, the inappropriate parts can be found because they tend to decrease the user satisfaction. Among the language models used in our experiments, BERT showed the highest validation accuracy of 76.04% for the user satisfaction prediction. 
(英) Mental health conditions deeply impact all areas of the life. Too much stress, most of which is related to work performance and interpersonal relationships, can lead to mental health disorders. Especially, under the influence of COVID-19, people have less chance to communicate with others, and it has become more difficult to get professional help face-to-face for improving mental health. Therefore, remote and automatic dialogue systems have been used for mental health interventions. The system can listen to people’s worries and help them relive stress. In order to provide appropriate support for different types of users’ worries, machine learning techniques were used to discover the topics and profound. In the end of using the dialogue system, the users were asked whether they are satisfied with the experience. According to the user satisfaction, we can maker clear which parts of the dialogue flow should be improved by using natural language models. They were used to simulate and continuously predict the user satisfaction. By observing how the predicted values change after the users answer each predetermined question, the inappropriate parts can be found because they tend to decrease the user satisfaction. Among the language models used in our experiments, BERT showed the highest validation accuracy of 76.04% for the user satisfaction prediction.
キーワード (和) Mental Health / Dialogue System / Language Model / Topic Model / / / /  
(英) Mental Health / Dialogue System / Language Model / Topic Model / / / /  
文献情報 映情学技報
資料番号  
発行日  
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 AIT ME MMS IEICE-IE IEICE-ITS  
開催期間 2022-02-21 - 2022-02-22 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) online 
テーマ(和) 画像処理、一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IEICE-IE 
会議コード 2022-02-IE-ITS-AIT-ME-MMS 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) User Satisfaction Prediction for Dialogue System in Mental Health Interventions 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Mental Health / Mental Health  
キーワード(2)(和/英) Dialogue System / Dialogue System  
キーワード(3)(和/英) Language Model / Language Model  
キーワード(4)(和/英) Topic Model / Topic Model  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 易 聖舟 / Shengzhou Yi / イ セイシュウ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 菊地 俊暁 / Toshiaki Kikuchi /
第2著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 山崎 俊彦 / Toshihiko Yamasaki /
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
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講演者
発表日時 2022-02-21 10:45:00 
発表時間 15 
申込先研究会 IEICE-IE 
資料番号  
巻番号(vol) ITE-46 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数 ITE- 
発行日  


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