Ensemble Methods to Optimize Automated Text Classification in Avatar Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Psychotherapeutic approaches such as Avatar Therapy (AT) are novel therapeutic attempts to help patients diagnosed with treatment-resistant schizophrenia. Qualitative analyses of immersive sessions of AT have been undertaken to enhance and refine the existing interventions taking place in this therapy. To account for the time-consuming and costly nature and potential misclassification biases, prior implementation of a Linear Support Vector Classifier provided helpful insight. Single model implementation for text classification is often limited, especially for datasets containing imbalanced data. The main objective of this study is to evaluate the change in accuracy of automated text classification machine learning algorithms when using an ensemble approach for immersive session verbatims of AT. Methods: An ensemble model, comprising five machine learning algorithms, was implemented to conduct text classification for avatar and patient interactions. The models included in this study are: Multinomial Naïve Bayes, Linear Support Vector Classifier, Multi-layer perceptron classifier, XGBClassifier and the K-Nearest-Neighbor model. Accuracy, precision, recall and f1-score were compared for the individual classifiers and the ensemble model. Results: The ensemble model performed better than its individual counterparts for accuracy. Conclusion: Using an ensemble methodological approach, this methodology might be employed in future research to provide insight into the interactions being categorized and the therapeutical outcome of patients based on their experience with AT with optimal precision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».