Psykiska sjukdomar som depression och ångest är mycket vanligt förekommande, och terapi erbjuds i allt högre grad på nätet. Denna nya inställning är en avvikelse från ansikte mot ansikte terapi, och erbjuder både en utmaning och en möjlighet - det är ännu inte känt vilka funktioner eller metoder som sannolikt kommer att leda till framgångsrika resultat i ett sådant annat medium, men online text-baserad terapi ger stora mängder data för språklig analys. Vi presenterar en inledande undersökning av tillämpningen av beräkningslingvistiska tekniker, såsom ämnes- och känslomodellering, på online-terapi för depression och ångest. Vi finner att viktiga åtgärder såsom symptom svårighetsgrad kan förutsägas med jämförbar noggrannhet till ansikte mot ansikte data, med hjälp av allmänna funktioner som diskussionsämne och känslor; dock, mått på patientens framsteg fångas endast av finergrain lexical egenskaper, vilket tyder på att aspekter av stil eller dialog struktur kan också vara viktigt.
REF anser att symtomens allvarlighetsgrad kan förutsägas från utskriftsdata med jämförbar noggrannhet till ansikte mot ansikte data, men tyder på att insikter i stil och dialog struktur behövs för att förutsäga mått på patientens framsteg.
Linguistic Indicators of Severity and Progress in Online Text-based Therapy for Depression
{'venue': 'CLPsych@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}