AllianceScan: uma abordagem para identificação de disfluências em português brasileiro aplicada em textos transcritos de áudios de psicoterapia para predizer aliança terapêutica (2024)
- Authors:
- Autor USP: LUNA, ALANA DA SILVA - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.11606/D.100.2024.tde-07032024-182823
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE SINAIS; REGRESSÃO; RECONHECIMENTO DA FALA
- Language: Português
- Abstract: Com o avanço de tecnologias multimídia, as interfaces conversacionais humano-computador se tornam cada vez mais importantes e se apresentam como uma área muito próspera para pesquisa. Representações vocais, expressões faciais e corporais podem ser usadas para extração de diversas informações. No contexto das representações vocais, a complexidade da comunicação humana envolve uma ampla diversidade de expressões que variam de acordo com regras gramaticais, idiomas, sotaques, gírias, disfluências e outros eventos da fala. Em particular, a detecção de disfluências, ou seja, interrupções no fluxo normal da fala representadas por pausas, repetições e prolongamentos sonoros, é de interesse não apenas pela melhoria de sistemas de reconhecimento de fala, mas também pela possível identificação de aspectos emocionais em áudios. O objetivo do presente estudo foi desenvolver e validar um método para identificar disfluências em textos transcritos de áudios de psicoterapia em Português Brasileiro, com a finalidade de prever o nível da aliança terapêutica. Um estudo de caso foi conduzido aplicando esse método a sessões de psicoterapia gravadas no contexto do programa COMVC-19, que ofereceu apoio psicológico a profissionais de saúde durante a pandemia de COVID-19. A pesquisa abrangeu uma revisão da literatura referente a disfluências, bem como a análise de bases de dados disponíveis, ferramentas de transcrição e métodos computacionais empregados.Os procedimentos e abordagens utilizados na pesquisa incluíram o desenvolvimento de estratégias para identificar disfluências, a extração de características desses eventos e a criação de modelos de regressão com o propósito de prever o nível de aliança terapêutica. Os resultados indicaram uma relação entre disfluências nos textos das sessões de psicoterapia e a percepção do nível de aliança terapêutica, embora não seja o único fator relevante, já que elementos como a comunicação não verbal e características individuais dos participantes também desempenham papéis significativos. Este estudo tem o potencial de contribuir para áreas interessadas na compreensão do comportamento humano por meio das emoções, como a Computação Afetiva, e pode ser aplicado em diversas outras áreas que se beneficiariam da análise de textos transcritos de áudios
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- Data da defesa: 29.01.2024
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- Cor do Acesso Aberto: gold
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ABNT
LUNA, Alana da Silva. AllianceScan: uma abordagem para identificação de disfluências em português brasileiro aplicada em textos transcritos de áudios de psicoterapia para predizer aliança terapêutica. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07032024-182823/. Acesso em: 30 dez. 2025. -
APA
Luna, A. da S. (2024). AllianceScan: uma abordagem para identificação de disfluências em português brasileiro aplicada em textos transcritos de áudios de psicoterapia para predizer aliança terapêutica (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07032024-182823/ -
NLM
Luna A da S. AllianceScan: uma abordagem para identificação de disfluências em português brasileiro aplicada em textos transcritos de áudios de psicoterapia para predizer aliança terapêutica [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07032024-182823/ -
Vancouver
Luna A da S. AllianceScan: uma abordagem para identificação de disfluências em português brasileiro aplicada em textos transcritos de áudios de psicoterapia para predizer aliança terapêutica [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07032024-182823/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.100.2024.tde-07032024-182823 (Fonte: oaDOI API)
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