大規模言語モデルを活用した参加者の心理尺度スコアシミュレーションフレームワーク「SeSaMe」の提案と精神健康センシング研究への応用

SeSaMe フレームワークを使用して、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できる。このシミュレーションスコアを活用することで、参加者の心理尺度への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できる。