論文の概要: Can x2vec Save Lives? Integrating Graph and Language Embeddings for Automatic Mental Health Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01126v1
• Date: Sat, 4 Jan 2020 20:56:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 12:31:25.718707
• Title: Can x2vec Save Lives? Integrating Graph and Language Embeddings for Automatic Mental Health Classification
• Title（参考訳）: x2vecは生きられるか? 自動メンタルヘルス分類のためのグラフと言語埋め込みの統合
• Authors: Alexander Ruch
• Abstract要約: グラフと言語の埋め込みモデル(metapath2vec と doc2vec)がリソース制限を回避する方法を示します。 統合されると、両データは高度に正確な予測を生成する(90%、偽陽性10%、偽陰性12%)。 これらの結果は、大規模ネットワークにおける行動と言語を同時に分析することの重要性の研究を拡大する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph and language embedding models are becoming commonplace in large scale analyses given their ability to represent complex sparse data densely in low-dimensional space. Integrating these models' complementary relational and communicative data may be especially helpful if predicting rare events or classifying members of hidden populations - tasks requiring huge and sparse datasets for generalizable analyses. For example, due to social stigma and comorbidities, mental health support groups often form in amorphous online groups. Predicting suicidality among individuals in these settings using standard network analyses is prohibitive due to resource limits (e.g., memory), and adding auxiliary data like text to such models exacerbates complexity- and sparsity-related issues. Here, I show how merging graph and language embedding models (metapath2vec and doc2vec) avoids these limits and extracts unsupervised clustering data without domain expertise or feature engineering. Graph and language distances to a suicide support group have little correlation (\r{ho} < 0.23), implying the two models are not embedding redundant information. When used separately to predict suicidality among individuals, graph and language data generate relatively accurate results (69% and 76%, respectively); however, when integrated, both data produce highly accurate predictions (90%, with 10% false-positives and 12% false-negatives). Visualizing graph embeddings annotated with predictions of potentially suicidal individuals shows the integrated model could classify such individuals even if they are positioned far from the support group. These results extend research on the importance of simultaneously analyzing behavior and language in massive networks and efforts to integrate embedding models for different kinds of data when predicting and classifying, particularly when they involve rare events.
• Abstract（参考訳）: グラフおよび言語埋め込みモデルは、低次元空間において複雑なスパースデータを密に表現する能力から、大規模解析において一般的なものになりつつある。 これらのモデルの補完的なリレーショナルデータとコミュニケーティブデータを統合することは、レアイベントの予測や隠れた集団のメンバの分類において特に有用である。 例えば、社会的汚名と共生のため、メンタルヘルスサポートグループはしばしばアモルファスなオンライングループで形成される。 これらの設定において、標準的なネットワーク分析を用いて個人間のスーシダリティを予測することは、リソース制限(例えばメモリ)によって禁止され、そのようなモデルにテキストのような補助データを追加することは、複雑さとスパーシティに関する問題を悪化させる。 ここでは、グラフと言語埋め込みモデル(metapath2vecとdoc2vec)がこれらの制限を回避し、ドメインの専門知識や機能エンジニアリングなしに教師なしのクラスタリングデータを抽出する方法を示します。 自殺支援グループへのグラフと言語の距離は相関がほとんどない(\r{ho} < 0.23)。 個人間のsuicidityの予測に別々に使用する場合、グラフデータと言語データは、比較的正確な結果(それぞれ69%と76%)を生成するが、統合されると、どちらのデータも非常に正確な予測(90%、10%の偽陽性、2%の偽陰性)を生成する。 グラフ埋め込みの可視化と潜在的自殺者の予測は、統合モデルが支援グループから遠く離れていてもそのような個人を分類できることを示している。 これらの結果は、大規模ネットワークにおける行動と言語を同時に分析することの重要性と、予測と分類、特に稀なイベントを伴う場合における、異なる種類のデータへの埋め込みモデルの統合への取り組みに関する研究を拡張したものである。

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