雑談を用いた精神健康支援システムにおける情報獲得に自然な話題転換と情報獲得タイミングの検知に関する研究

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-03-03
• タイトル: 雑談を用いた精神健康支援システムにおける情報獲得に自然な話題転換と情報獲得タイミングの検知に関する研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Research on Natural Topic Transition, Detection of Information Acquisition Timing in Mental Health Support Systems Using Casual Conversations
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 対話
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 北海道大学大学院情報科学院
• 著者所属: 北海道大学大学院情報科学研究院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Technology，Hokkaido University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Information Science, Technology，Hokkaido University
• 著者名: 兪, 東根; 伊藤, 敏彦
• 著者名(英): Yoo, Ddngkeun; Toshihiko, Itoh
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文は，対話型チャットボットを利用した精神健康診断及び支援システムに関するものである．GPT4 などの先進的な自然言語処理技術を活用して，社会的理由で診断を受診することが困難な人々のために新しい形式の支援システムを目指す．このシステムは，日常の雑談から自然に精神健康診断に必要な情報を獲得できるように設計されており，ユーザの発言を分析し，適切な状況とタイミングでユーザの精神的健康に関する情報を獲得する発話を生成する．また，システム側から雑談の話題を提供することで，必要な情報を獲得しやすい状況を自然に作り出す．システムの構成要素の評価実験の結果，提案したシステムが想定通りに動作をすることが確認できた．今後の研究では，ユーザフィードバックを積極的に収集し，システムの正確性とユーザ体験のさらなる向上を目指す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper discusses a mental health diagnosis and support system using interactive chatbots. By leveraging advanced natural language processing technologies such as GPT-4, it aims to provide a new form of support system for individuals who find it challenging to seek diagnosis for social reasons. The system is designed to naturally acquire the necessary information for mental health diagnosis through everyday conversations, analyzing the user’s statements and generating responses that can obtain information about the user’s mental health at appropriate moments and contexts. Additionally, by offering topics of small talk from the system’s side, it naturally creates situations that facilitate the acquisition of necessary information. The results of the evaluation experiments for the system components confirmed that the proposed system operates as expected. Future research will focus on actively collecting user feedback to further improve the system’s accuracy and user experience.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10115061
• 書誌情報: 研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2024-NL-259, 号 10, p. 1-6, 発行日 2024-03-03
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8779
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会