本研究では、参加者の内的行動特性に基づいて大規模言語モデルが参加者の心理尺度への回答をシミュレーションするSeSaMe フレームワークを提案した。このフレームワークでは、参加者の別の心理尺度への回答を行動情報として大規模言語モデルに提供し、目的の心理尺度への回答をシミュレーションする。
SeSaMe フレームワークの評価では、以下の点が明らかになった:
これらの結果から、SeSaMe フレームワークは参加者の心理尺度回答負担を軽減しつつ、精神健康センシング研究の精度を維持する可能性が示唆された。ただし、シミュレーションの精度は尺度間の関係性に依存するため、慎重な検討が必要である。
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by Akshat Choub... kl. arxiv.org 03-27-2024
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