[論文レビュー] Emotional Intensity analysis in Bipolar subjects

Facundo Carrillo, Natália Bezerra Mota+5 more|arXiv (Cornell University)|Jun 7, 2016

Mental Health Research Topics参考文献 7被引用数 10

ひとこと要約

本研究では、言語における感情の強度を定量化するため、言語の感情辞書（DAL）に基づく新しい感情強度インデックス（EII）を提案する。その結果、双極性（イライラ状態）の被験者は対照群と比較して、会話における感情強度が顕著に高いことが示された。平均感情強度を特徴量としてロジスティック回帰を適用した手法により、双極性と対照群を区別する分類精度が75%に達し、定量的精神病学分野における自動化された音声ベースの検出手法の可能性を裏付けた。

ABSTRACT

The massive availability of digital repositories of human thought opens radical novel way of studying the human mind. Natural language processing tools and computational models have evolved such that many mental conditions are predicted by analysing speech. Transcription of interviews and discourses are analyzed using syntactic, grammatical or sentiment analysis to infer the mental state. Here we set to investigate if classification of Bipolar and control subjects is possible. We develop the Emotion Intensity Index based on the Dictionary of Affect, and find that subjects categories are distinguishable. Using classical classification techniques we get more than 75\% of labeling performance. These results sumed to previous studies show that current automated speech analysis is capable of identifying altered mental states towards a quantitative psychiatry.

研究の動機と目的

• 双極性（イライラ状態）の被験者と健康な対照群との間で、会話における感情強度が区別可能かどうかを調査すること。
• 自然言語の会話における感情強度を測定するシンプルで計算効率の良いインデックスの開発と妥当性の検証。
• 文法的構造とは独立して、感情強度が双極性障害の信頼できるバイオマーカーとして機能するかどうかを評価すること。
• 自動音声分析の可能性を示すことで、定量的精神病学分野への貢献を図ること。

提案手法

• 感情の強度が著しく高いとされる語（上位および下位20%の快楽度）を抽出し、言語の感情辞書（DAL）に基づいて感情強度インデックス（EII）を構築した。
• 文におけるEIIを、高感情語に属する語の数の割合として定義した：$EI(s) = \frac{\sum_{i=0}^{N} (dal_{+}(s_i) + dal_{-}(s_i))}{N}$。
• 40名の被験者（対照群20名、双極性20名）の記録された会話（夢話と覚醒報告）を、Google翻訳を用いて英語に翻訳し、連結処理を行った。
• 被験者ごとに全文におけるEIIの平均値および標準偏差を算出し、感情強度のパターンを要約した。
• 対照群と双極性被験者を分類するために、平均EIIを唯一の特徴量として用い、10分割交差検証を適用したロジスティック回帰を実行した。
• 受信者操作特性曲線（AUC）、F1スコア、正答率などの指標を用いて、SVM、線形判別分析（LDA）、ランダムフォレストなどの複数の古典的分類器と性能を比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 会話における感情強度は、双極性（イライラ状態）被験者と健康な対照群を信頼性高く区別できるか？
• RQ2 提案された感情強度インデックスは、文法的・構文的分析では捉えきれない感情表現の違いを効果的に捉えられるか？
• RQ3 計算モデルを用いた双極性障害の分類において、会話における感情強度は統計的に有意かつ判別能を持つ特徴量と見なせるか？
• RQ4 双極性の会話における感情強度は、詩などの感情表現が豊かなが臨床的障害を示さないテキストと比較してどのように異なるか？

主な発見

• 双極性被験者における平均感情強度（EII）は0.1380 ± 0.0193であり、対照群の0.1168 ± 0.0277と比較して有意に高い（p値 = 0.00793）。
• 双極性の会話におけるEIIは、詩のコーパスのそれよりも顕著に高く（p値 = 4.211 × 10⁻⁵）、通常の表現言語をはるかに超える感情強度が確認された。
• 平均EIIを唯一の特徴量として用いたロジスティック回帰は、10分割交差検証で75%の分類精度を達成し、他の古典的分類器を上回った。
• 特に覚醒報告データにおいて、従来のグラフベースの音声解析が失敗した場合でも、EII手法は双極性被験者と対照群を効果的に区別できた。
• 同じ形容詞頻度分布を示しても、EIIが優れた判別能を示すことで、単なる形容詞数え上げを超えた感情的強度の捉え方が可能であることが裏付けられた。
• 本研究では、DALに基づくインデックスで測定された感情強度が、双極性障害における異常な精神状態を特定する強固で定量可能な特徴量であることが示された。