From Words and Exercises to Wellness: Farsi Chatbot for Self-Attachment Technique

要約

社会的孤立とうつ病や不安症の急増を特徴とするパンデミック後の時代において、デジタル心理療法に基づく会話型エージェントは、従来の療法セッションと比較して影響力のある役割を果たす可能性があります。
この研究では、愛着理論に基づいた新しい自己管理型の総合的な心理テクニックである自己愛着 (SAT) をユーザーにガイドする、ペルシア語の音声対応チャットボットを開発します。
当社のチャットボットは、ルールベースおよび分類ベースのモジュールの動的な配列を使用して、会話全体を通じてユーザー入力を理解し、それに応じて対話フローチャートをナビゲートし、ユーザーの感情的および精神的状態に応じて適切な SAT 演習を推奨します。
特に、6,000 を超える発話のデータセットを収集し、92% 以上の精度でユーザーの感情を 12 のクラスに分類する新しい感情分析モジュールを開発しました。
会話を斬新で魅力的に保つために、チャットボットの応答は、ペルシア語 GPT-2 と強化学習アプローチを利用して作成された発話の大規模なデータセットから取得されるため、人間による注釈は最小限で済みます。
当社のチャットボットは、自己愛着の原則に関するユーザーの質問に答えるために、SAT Teacher と呼ばれる質問応答モジュールも提供しています。
最後に、ボットのユーザー インターフェイスとしてクロスプラットフォーム アプリケーションを設計します。
私たちは、チャットボットと合計 2,000 回以上の対話を行った非臨床集団からの N=52 人のボランティアを対象とした 10 日間の人体研究でプラットフォームを評価しました。
結果は、このプラットフォームがほとんどのユーザー (75%) にとって魅力的であり、72% がインタラクション後に気分が良くなり、74% が SAT 教師のパフォーマンスに満足していることを示しています。

要約(オリジナル)

In the wake of the post-pandemic era, marked by social isolation and surging rates of depression and anxiety, conversational agents based on digital psychotherapy can play an influential role compared to traditional therapy sessions. In this work, we develop a voice-capable chatbot in Farsi to guide users through Self-Attachment (SAT), a novel, self-administered, holistic psychological technique based on attachment theory. Our chatbot uses a dynamic array of rule-based and classification-based modules to comprehend user input throughout the conversation and navigates a dialogue flowchart accordingly, recommending appropriate SAT exercises that depend on the user’s emotional and mental state. In particular, we collect a dataset of over 6,000 utterances and develop a novel sentiment-analysis module that classifies user sentiment into 12 classes, with accuracy above 92%. To keep the conversation novel and engaging, the chatbot’s responses are retrieved from a large dataset of utterances created with the aid of Farsi GPT-2 and a reinforcement learning approach, thus requiring minimal human annotation. Our chatbot also offers a question-answering module, called SAT Teacher, to answer users’ questions about the principles of Self-Attachment. Finally, we design a cross-platform application as the bot’s user interface. We evaluate our platform in a ten-day human study with N=52 volunteers from the non-clinical population, who have had over 2,000 dialogues in total with the chatbot. The results indicate that the platform was engaging to most users (75%), 72% felt better after the interactions, and 74% were satisfied with the SAT Teacher’s performance.

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