論文の概要: Detection and Classification of mental illnesses on social media using RoBERTa

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11226v1
• Date: Mon, 23 Nov 2020 05:54:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 02:46:36.691668
• Title: Detection and Classification of mental illnesses on social media using RoBERTa
• Title（参考訳）: RoBERTaを用いたソーシャルメディアにおける精神疾患の検出と分類
• Authors: Ankit Murarka, Balaji Radhakrishnan, Sushma Ravichandran
• Abstract要約: 本研究では,うつ病,不安,双極性障害,ADHD,PTSDの5種類の精神疾患を検出し,分類する。 われわれの研究は、RoBERTaのようなTransformerベースのアーキテクチャを使って人々の感情や心理学を分析する最初のマルチクラスモデルであると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3753841394482697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given the current social distancing regulations across the world, social media has become the primary mode of communication for most people. This has resulted in the isolation of many people suffering from mental illnesses who are unable to receive assistance in person. They have increasingly turned to social media to express themselves and to look for guidance in dealing with their illnesses. Keeping this in mind, we propose a solution to detect and classify mental illness posts on social media thereby enabling users to seek appropriate help. In this work, we detect and classify five prominent kinds of mental illnesses: depression, anxiety, bipolar disorder, ADHD and PTSD by analyzing unstructured user data on social media platforms. In addition, we are sharing a new high-quality dataset to drive research on this topic. We believe that our work is the first multi-class model that uses a Transformer-based architecture such as RoBERTa to analyze people's emotions and psychology. We also demonstrate how we stress-test our model using behavioral testing. With this research, we hope to be able to contribute to the public health system by automating some of the detection and classification process.
• Abstract（参考訳）: 現在の社会距離規制を考えると、ソーシャルメディアは多くの人々にとって主要なコミュニケーション手段となっている。 これにより、個人で援助を受けられない精神疾患に苦しむ多くの人々が隔離された。 彼らは自分自身を表現し、病気に対処するためのガイダンスを探すためにソーシャルメディアに目を向けるようになった。 これを念頭に置いて,ソーシャルメディア上での精神疾患の投稿を検知・分類し,適切な支援を求めるためのソリューションを提案する。 本研究では, うつ病, 不安, 双極性障害, ADHD, PTSDの5種類の精神疾患を, ソーシャルメディアプラットフォーム上の非構造化ユーザデータを解析することにより検出・分類する。 さらに、このトピックに関する研究を進めるために、新たな高品質データセットも公開しています。 われわれの研究は、RoBERTaのようなTransformerベースのアーキテクチャを使って人々の感情や心理学を分析する最初のマルチクラスモデルであると信じている。 また,行動テストを用いてモデルをストレステストする方法を実証する。 本研究では,検出と分類のプロセスの一部を自動化し,公衆衛生システムへの貢献を期待する。

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