人間言語モデル相互作用による否定的思考の認知的リフレーミング / 論文をChatGPTで日本語要約
今回はこちらのTwitter記事の内容が気になったので(・・?)日本語要約しました。
LLMs Can Help Humans Reframe Negative Thoughts w/ More Hopeful Thoughts
— John Nay (@johnjnay) May 5, 2023
-Train retrieval-enhanced in-context learning LLM to effectively generate reframed thoughts and control their linguistic attributes
-IRB-approved randomized field study w/ 2k+ peoplehttps://t.co/oAhIMlsi4A pic.twitter.com/xQw1WJpzEc
Cognitive Reframing of Negative Thoughts through Human-Language Model Interaction (日本語訳)
人間言語モデル相互作用による否定的思考の認知的リフレーミング
概要
この研究では、否定的な思考パターンを克服するためにセラピーでよく使われる手法である、否定的な思考のリフレームを言語モデルがどのように支援できるかを探求しています。研究者らは、思考をリフレームするための7つの言語属性に基づくフレームワークを作成し、これらの属性を測定する自動化されたメトリクスを開発し、メンタルヘルス専門家によって検証しました。600のシナリオとそれに対応するリフレーミング思考のデータセットを収集し、それを用いて言語属性を制御しながらリフレーミング思考を生成する言語モデルを訓練しました。
大規模なメンタルヘルスサイトの2,000人以上の参加者を対象とした無作為化フィールド研究により、人々は過度にポジティブな思考よりも、共感を示す、あるいは具体的なリフレーミングを好むことが明らかになりました。この結果は、人々がネガティブな思考を克服するために言語モデルを使用する可能性について重要な洞察を与え、そのようなツールの開発における将来の方向性を示唆するものであります。
認知リフレーミングは、認知システムを健康にしてライフコース上の様々な問題を解決するオペレーション・システム。
1.はじめに
ネガティブな思考は一般的なものですが、精神的な問題を抱える人々にとっては特に難しいものです。認知的リフレーミングは、ネガティブな思考をより希望的な思考に置き換え、状況に対する別の視点を提供することを助ける治療技法です。しかし、多くの人が医師不足、保険適用外、スティグマなど専門的なセラピーを受けるための障壁に直面しています。
この研究では、ネガティブな思考をリフレーミングするために、言語モデルをどのように使用できるかを探求しています。彼らは臨床心理学者と協力して、思考をリフレーミングするための7つの属性のフレームワークを開発しました。目標は、親しみやすく、役に立ち、記憶に残るリフレーミング思考を生成する言語モデルを作成することです。これまでの研究で、感情や共感に関するテキストリフレーム手法が開発されてきましたが、効果的な認知リフレームの作成方法を理解することは、依然として課題となっています。
研究者は、大規模なメンタルヘルスウェブサイトに言語モデルを展開し、2,000人以上の参加者を対象に、どのようなリフレーミング属性が望ましいか、何がリフレーミング思考を効果的にするのかを評価する無作為化フィールドスタディを実施しました。本研究は、人々がネガティブな思考を克服し、メンタルヘルスを改善するために言語モデルを用いることの可能性をより深く理解することを目的としています。
研究者は、心理学者やメンタルヘルス専門家と協力して認知リフレーミングの新しいフレームワークを開発しました。研究者らは、リフレーミングされた思考の7つの言語的属性（思考の罠への対処、合理性、ポジティブさ、共感、行動性、具体性、読みやすさ）を特定しました。これらの属性を測定するための自動化されたメトリクスを開発し、メンタルヘルス専門家と検証を行いました。
研究者は、600の状況、思考、専門家が提案したリフレーミングのデータセットと、提案されたリフレーミングの属性のアノテーションを収集しました。このデータセットを用いて、言語属性を制御しながらリフレーミング思考を生成できる言語モデルを作成しました。このモデルは他の一般的なNLP手法と比較して、親和性や有用性の面で優れた性能を持つことが分かりました。
研究チームは、どのようなリフレーミング属性が最も好ましく効果的であるかを明らかにするために、2,000人以上の参加者を対象に、Mental Health Americaのウェブサイト上で1ヶ月間の無作為化フィールド調査を実施しました。その結果、非常に具体的で共感的なリフレーミングが最も好まれ、非常に具体的で行動的なリフレーミングが最も役に立ち、記憶に残ると考えられることが分かりました。興味深いことに、非常にポジティブなリフレーミングはあまり好まれませんでした。これらの結果は、言語モデルを用いて、認知的リフレーミングによってネガティブな思考を克服することを支援する上で重要な意味を持ちます。
2.問題の定義と目標
認知的リフレーミングでは、状況（S）と否定的な思考（T）が与えられたとき、リフレーミングされた思考（R）を生成することを目標とします。心理療法におけるリフレーミングの成功は、3つの基準を満たす必要があります。
(a)リフレーミングされた思考は、その人にとって親しみやすいものであること。
(b)ネガティブな思考を克服するのに役立つものであること。
(c)将来同様の状況になったときに記憶できるものであること。
研究者らは、リフレームを成功させる要因は何か、言語モデルがこのプロセスにどのように役立つかを理解することを目的としています。そのために、リフレーミングされた思考の言語的属性を特定し、状況、思考、リフレーミングのデータセットを収集し、リフレーミングを生成する方法を開発し、その属性を測定・制御しています。また、どの言語属性がリフレーミングの成功に関係しているのかを調査します。
3.言語的属性の枠組み、リフレーミングの想い
研究者は、メンタルヘルス専門家と共同でリフレーミング思考の言語的属性の枠組みを開発しました。
これらの属性は以下の通りです、
(1) 思考の罠に対処する：認知の歪みや偏った思考パターンを特定し、それに対処することで思考を再構築する。
(2) 合理性：非現実的な仮定ではなく、証拠と論理的な推論に基づいて思考を再構成する。
(3) ポジティブさ：誇張することなく、ポジティブな視点を強調する。
(4) 共感：否定的な思考によって引き起こされる感情を認め、正当化する。
(5) 行動力：ネガティブな思考を克服するのに役立つ具体的な行動や振る舞いを提案する。
(6) 具体性：状況や思考に合わせたリフレーズで対処するか、幅広い状況に適用できる一般的なリフレーズで対処するか。
(7) 読みやすさ：リフレーミングされた思考の複雑さを、個人の言語能力に合わせて調整すること。
これらの言語的特性はネガティブな思考を経験する人にとって、親しみやすく、役に立ち、記憶に残るようなリフレーミング思考を生み出すのに役立ちます。
4.データ収集
認知的リフレーミングの計算手法を開発するために、研究者は言語的属性で注釈されたリフレーミング思考のデータセットを収集しました。まず、Thought Records Datasetから180組の多様な状況とネガティブな思考を、Mental Health America (MHA)のウェブサイトから120組の自己申告の状況と思考を入手しました。
リフレーミングと注釈の質を高めるため、15名の精神科医と臨床心理学の大学院生を採用し、それぞれの状況と思考のペアに対して2種類のリフレーミング思考を書き、それぞれのリフレーミング思考が対処する思考の罠を注釈し、2つのリフレームを比較してより言語特性の高い方を選びました。合計600のリフレーミング思考と注釈が集められ、一般公開されました。
ワシントン大学の施設審査委員会の承認、参加者からのインフォームドコンセント、参加者のためのクライシスホットラインへのアクセスなど、研究デザインにおいて倫理的・安全的配慮がなされています。
5.方法
5.1 リフレーミングの属性を測定する
研究者は、状況（Si）、否定的な思考（Ti）、リフレーミングされた思考（Ri）が与えられたとき、リフレーミングされた思考が対処する思考の罠を特定することを目指しています。研究者たちは、リフレーミング思考の言語的特性を測定するために様々な方法を用いています。
(1)思考の罠に対処する：専門家が注釈した思考トラップラベルに微調整を加えたGPT-3モデルを用いた多ラベル分類課題。
(2)合理性：リフレーミングされた思考の理由を理解し、その理由が正しいかどうかを確認するための、アブダクティブな説明に基づく方法。
(3)肯定性：RoBERTaベースの感情分類器をTweetEvalベンチマークでファインチューニングしたもの。
(4)共感性共感ラベルを持つ300のリフレーミング思考のデータセットを対象に、RoBERTaベースの共感分類モデルをファインチューニングしたもの。
(5)行動性：RoBERTaの埋め込みと平均的なペアワイズコサイン類似度を用いて、行動の具体性（二値分類タスク）と次の行動の一貫性の組み合わせで計算する。
(6)特異性：リフレーミングされた思考と、状況と思考の連結（RoBERTa埋め込みを使用）の間の文埋め込み類似度を用いて測定される。
(7)読みやすさ：文中の文字や単語の構造から読みやすさを評価するColeman-Liau Index (CLI)という指標を用いて算出。
5.2 Reframe Generation
インコンテクスト学習法は、言語モデルが数個の例文からNLPタスクを一般化すること（数ショット学習）や、書かれた指示だけから一般化すること（指示プロンプト）を支援します。しかし、固定された例題のセットを使用すると、すべての可能な状況や思考をカバーできない場合があります。
様々な状況において、より良いリフレーム思考を行うために、研究者は検索に基づく文脈内学習法を開発しました。各状況（Si）と否定的な思考（Ti）に対して、彼らはデータセットからk個の類似した例を検索します。彼らは、RoBERTa埋め込みを用いて状況と思考を符号化し、最も高いコサイン類似度値に基づいて上位k個の例を検索しました。このアプローチでは、k=5を選択し、より適切で正確なリフレーミング思考を生成するのに役立っています。
5.3 の言語属性の制御、生成されたリフレーズ
提案手法は、1つのリフレームを生成するが、検索された例以上の言語的属性を制御することはできません。リフレームの言語属性を変化させるために、研究者は2つのリフレームを生成します。1つは元の思考（Ti）にある思考の罠に対処するもので、もう1つはそうでないものです。それぞれ別の例文を使用し、それに応じて言語モデルを促します。
さらに、リフレーミングされた思考は、合理性、ポジティブさ、共感性、行動性、具体性、読みやすさのレベルが異なる場合があります。研究者は、これら6つの属性ごとに、その属性のスコアが高いものと低いものの2つのリフレームを作成します。このプロセスでは、文脈上の例を使用し、その例で言語モデルを促します。この方法によって、生成されたリフレームの言語属性をよりコントロールすることができます。
6 実験と結果
研究者らは、言語属性測定値をメンタルヘルスの専門家による人間の判断と比較することで、その妥当性を検証しました。その結果、さまざまな属性で強い相関から弱い相関が見られ、このアプローチの有効性が示されました。
リフレーム生成モデルの性能を評価するために、自動評価と人間による評価の両方を用いています。検索のみ、ポジティブリフレーミング、DialoGPT、T5、GPT-3のみなどのベースラインと比較しています。
自動評価では、BLEUスコアが11.2%、ROUGEスコアが9.7%と、次善のベースラインと比較して高い値を示した。また、メンタルヘルスの専門家による人間評価では、親近感と有用性の評価が最も高いことが分かりました。
興味深いことにポジティブ・リフレーミング法は、親近感や有用性のスコアが低く、ポジティブさだけでネガティブな考えをリフレーミングしても、あまり親近感や有用性がない可能性が示唆されました。
・リフレーミングとは
・アブダクションとは
・DialoGPTとは
Microsoft が開発している深層学習を活用した会話型応答生成モデル。 OpenAIのGPT-2をベースに拡張したモデルであり、Redditから抽出した20億語の対話データから成る大規模コーパスで学習しています。
・T5とは
正式名称は『Text-to-Text Transfer Transformer』フォーマットに沿った入力にすることで、どんなタスクでもText-to-Textで入力と出力が得られるため、1つのモデルで様々なことができるのが大きな特徴。
・NLPとは
RoBERTaとは？
(日本語訳)
RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）は、Facebook AIが開発した言語モデルである。2018年にGoogle AI Languageの研究者が発表したオリジナルのBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）モデルの最適化版である。BERTはトランスフォーマーをベースとしたアーキテクチャで、セルフアテンションメカニズムによってテキストから文脈情報を取得するように設計されています。
RoBERTaは、BERTの前処理にいくつかの調整を加えることで、BERTを改良しています：
トレーニング時間が長い：RoBERTaは、BERTよりも多くの反復学習を行っており、性能向上に寄与しています。
より大きなバッチサイズ：RoBERTaは、トレーニング時に大きなバッチサイズを使用することで、より多くのデータから学習し、より良い汎化を行うことができます。
マスキング戦略の変更 : RoBERTaは、静的マスキングではなく動的マスキングを採用しており、各トレーニングパスでマスキングされる異なるトークンをモデルがランダムに選択することを意味しています。
次文予測タスクなし：RoBERTaは、BERTの訓練にあった次文予測タスクを削除し、マスクされた言語のモデリングという目的のみに焦点を当てました。
これらの変更により、RoBERTaは様々な自然言語処理ベンチマークでBERTを上回り、感情分析、質問応答、テキスト分類などのNLPタスクに広く採用されるようになりました。
arXiv（アーカイヴ、archiveと同じ発音）は、物理学、数学、計算機科学、数量生物学（英語版）、数量ファイナンス、統計学、電子工学・システム科学、経済学の、プレプリントを含む様々な論文が保存・公開されているウェブサイトである。論文のアップロード（投稿）、ダウンロード（閲覧）ともに無料で、論文はPDF形式である。1991年にスタートして、プレプリント・サーバーの先駆けとなったウェブサイトである。大文字の X をギリシャ文字のカイ（Χ）にかけて archive と読ませている。
現代（2019年）においてはこうした仕組みのサイトは特に珍しいものでもない。しかし、arXivの設立当初（1990年代初頭）においては、学術出版社や大学図書館を介さずに研究者同士がインターネットを介して直接に論文をやりとりできる場として、学術出版関係者に大きな驚きをもって受けとめられた[2]。
2015年8月現在106万報以上の論文が保存されている。毎月8,000報を超える論文が追加されている[3]。1991年、LANL preprint archiveという名称でロスアラモス国立研究所を運営元としてスタートし、1999年にarXiv.orgと改名。現在はコーネル大学図書館が運営元となっている。
一つずつ要約して調べれば難しいくとも少しずつ理解できる、それがとても嬉しいです！
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