Detection and Positive Reconstruction of Cognitive Distortion sentences: Mandarin Dataset and Evaluation

要約

この研究では、ポジティブ心理学の理論に基づいたポジティブ再構成フレームワークを導入します。
ネガティブな考えを克服するのは難しい場合がありますが、私たちの目的は、ポジティブな再解釈を通じてそれらに対処し、再構成することです。
この課題に取り組むには、2 つのアプローチが必要です。認知の歪みを特定し、元の思考の意味を維持しながら、積極的に再構築した代替案を提案することです。
最近の研究では、このプロセスの各段階における英語での自然言語処理 (NLP) モデルの適用が調査されています。
この研究では、拡大構築理論に基づいたポジティブ・リコンストラクション・フレームワークの理論的基盤を強調します。
私たちは、中国語で認知の歪みを検出するための 4001 のインスタンスとポジティブ再構築のための 1900 のインスタンスを含む共有コーパスを提供します。
転移学習、事前学習済みネットワークの微調整、プロンプト エンジニアリングなどの最新の NLP 手法を活用して、両方のタスクに対する自動化ツールの有効性を実証します。
要約すると、私たちの研究は多言語のポジティブ再構成に貢献し、認知の歪みの検出とポジティブ再構成におけるNLPの有効性を強調しています。

要約(オリジナル)

This research introduces a Positive Reconstruction Framework based on positive psychology theory. Overcoming negative thoughts can be challenging, our objective is to address and reframe them through a positive reinterpretation. To tackle this challenge, a two-fold approach is necessary: identifying cognitive distortions and suggesting a positively reframed alternative while preserving the original thought’s meaning. Recent studies have investigated the application of Natural Language Processing (NLP) models in English for each stage of this process. In this study, we emphasize the theoretical foundation for the Positive Reconstruction Framework, grounded in broaden-and-build theory. We provide a shared corpus containing 4001 instances for detecting cognitive distortions and 1900 instances for positive reconstruction in Mandarin. Leveraging recent NLP techniques, including transfer learning, fine-tuning pretrained networks, and prompt engineering, we demonstrate the effectiveness of automated tools for both tasks. In summary, our study contributes to multilingual positive reconstruction, highlighting the effectiveness of NLP in cognitive distortion detection and positive reconstruction.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google