A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Multimodal Prediction of Social Responsiveness Score with BERT-Based Text Features Previsão multimodal de pontuação de responsividade social com recursos de texto baseados em BERT

Takeshi SAGA, Hiroki TANAKA, Hidemi IWASAKA, Satoshi NAKAMURA

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Resumo:

O Treinamento de Habilidades Sociais (SST) tem sido usado há anos para melhorar as habilidades sociais dos indivíduos para a construção de uma vida diária melhor. Nos TSS realizados por humanos, o nível de competências sociais é normalmente avaliado através de uma entrevista verbal realizada pelo formador. Embora esta avaliação se baseie no conhecimento psiquiátrico e na experiência profissional, a sua qualidade depende das capacidades do formador. Portanto, para padronizar tais avaliações, são necessárias métricas quantificáveis. Para satisfazer esta necessidade, a segunda edição da Escala de Responsividade Social (SRS-2) oferece uma solução viável porque foi extensivamente testada e padronizada por trabalhos de investigação empírica. Este artigo descreve o desenvolvimento de um método automatizado para avaliar o nível de habilidades sociais de uma pessoa com base no SRS-2. Usamos recursos multimodais, incluindo recursos baseados em BERT, e realizamos estimativa de pontuação com um coeficiente de correlação de Pearson de 0.76 ao usar a seleção de recursos. Além disso, examinamos os aspectos linguísticos dos recursos baseados em BERT através de avaliações subjetivas. Consequentemente, os recursos baseados em BERT mostram uma forte correlação negativa com pontuações subjetivas humanas de fluência, escolha apropriada de palavras e estrutura de fala compreensível.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.3 pp.578-586
Data de publicação
2022/03/01
Publicitada
2021/11/02
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021HCP0009
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Section on Human Communication IV)
Categoria

autores

Takeshi SAGA
  Nara Institute of Science and Technology
Hiroki TANAKA
  Nara Institute of Science and Technology
Hidemi IWASAKA
  Nara Medical University
Satoshi NAKAMURA
  Nara Institute of Science and Technology

Palavra-chave