論文の概要: Hybrid approach to detecting symptoms of depression in social media
entries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10485v1
- Date: Sat, 19 Jun 2021 12:28:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-22 15:57:53.344665
- Title: Hybrid approach to detecting symptoms of depression in social media
entries
- Title(参考訳): ソーシャルメディアエントリにおける抑うつ症状検出のためのハイブリッドアプローチ
- Authors: Agnieszka Wo{\l}k, Karol Chlasta, Pawe{\l} Holas
- Abstract要約: 我々はColllgram解析を適用して,抑うつスクリーニング問題に対する革新的なアプローチを提案する。
診断精度71%のハイブリッドモデルを構築した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sentiment and lexical analyses are widely used to detect depression or
anxiety disorders. It has been documented that there are significant
differences in the language used by a person with emotional disorders in
comparison to a healthy individual. Still, the effectiveness of these lexical
approaches could be improved further because the current analysis focuses on
what the social media entries are about, and not how they are written. In this
study, we focus on aspects in which these short texts are similar to each
other, and how they were created. We present an innovative approach to the
depression screening problem by applying Collgram analysis, which is a known
effective method of obtaining linguistic information from texts. We compare
these results with sentiment analysis based on the BERT architecture. Finally,
we create a hybrid model achieving a diagnostic accuracy of 71%.
- Abstract(参考訳): 感覚分析や語彙解析はうつ病や不安障害の検出に広く用いられている。
感情障害のある人が使用する言語には、健康な人に比べて大きな違いがあることが記録されている。
しかし、これらの語彙的アプローチの有効性は、現在の分析がソーシャルメディアのエンタテインメントがどう書かれているかではなく、どのように書かれているかに焦点を当てているため、さらに改善される可能性がある。
本研究では,これらの短いテキストが互いに類似している側面と,それらの生成方法に焦点を当てた。
本稿では,テキストから言語情報を得る上で有効な手法であるcollgram分析を適用し,抑うつスクリーニング問題に対する革新的なアプローチを提案する。
これらの結果とBERTアーキテクチャに基づく感情分析を比較した。
最後に,診断精度71%のハイブリッドモデルを構築した。
関連論文リスト
- Investigating Acoustic-Textual Emotional Inconsistency Information for Automatic Depression Detection [18.797661194307683]
従来の研究では、単一の音響的感情ラベルからの感情的特徴がうつ病の診断精度を高めることが示されている。
うつ病の人は、意外にも穏やかな方法で否定的な感情的内容を伝えるかもしれない。
この研究は、感情的表現の不整合情報をうつ病検出に組み込んだ最初のものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-09T02:52:52Z) - A BERT-Based Summarization approach for depression detection [1.7363112470483526]
うつ病は世界中で流行する精神疾患であり、対処されないと深刻な反感を引き起こす可能性がある。
機械学習と人工知能は、さまざまなデータソースからのうつ病指標を自律的に検出することができる。
本研究では,入力テキストの長さと複雑さを低減させる前処理手法として,テキスト要約を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-13T02:14:34Z) - Measuring Non-Typical Emotions for Mental Health: A Survey of Computational Approaches [57.486040830365646]
ストレスと抑うつは日々のタスクにおけるエンゲージメントに影響を与え、彼らの相互作用を理解する必要性を強調します。
この調査は、ストレス、抑うつ、エンゲージメントを分析する計算手法を同時に探求した最初のものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-09T11:16:09Z) - DepressionEmo: A novel dataset for multilabel classification of
depression emotions [6.26397257917403]
DepressionEmoは、Redditの長いユーザー投稿の6037例によって、うつ病に関連する8つの感情を検出するために設計されたデータセットである。
このデータセットは、事前訓練されたモデルのゼロショット分類による入力に対する多数決によって作成された。
本稿では,SVM,XGBoost,Light GBMなどの機械学習手法と,BERT,GAN-BERT,BARTなどのディープラーニング手法の2つのグループに分類されるテキスト分類手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-09T16:25:31Z) - Sensitivity, Performance, Robustness: Deconstructing the Effect of
Sociodemographic Prompting [64.80538055623842]
社会デマトグラフィープロンプトは、特定の社会デマトグラフィープロファイルを持つ人間が与える答えに向けて、プロンプトベースのモデルの出力を操縦する技術である。
ソシオデマトグラフィー情報はモデル予測に影響を及ぼし、主観的NLPタスクにおけるゼロショット学習を改善するのに有用であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-13T15:42:06Z) - What Symptoms and How Long? An Interpretable AI Approach for Depression
Detection in Social Media [0.5156484100374058]
うつ病は最も一般的で深刻な精神疾患であり、重大な財政的・社会的影響をもたらす。
本研究は、ソーシャルメディアにおける抑うつ検出のための新しい解釈可能な深層学習モデルを用いて、IS文献に寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T20:15:04Z) - Depression detection in social media posts using affective and social
norm features [84.12658971655253]
ソーシャルメディア投稿からの抑うつ検出のための奥深いアーキテクチャを提案する。
我々は、後期融合方式を用いて、ポストとワードの敬称と道徳的特徴をアーキテクチャに組み込んだ。
提案された機能を含めると、両方の設定で最先端の結果が得られます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T21:26:27Z) - Handwriting and Drawing for Depression Detection: A Preliminary Study [53.11777541341063]
精神健康に対する短期的コビデンスの影響は、不安や抑うつ症状の顕著な増加であった。
本研究の目的は、健康な人とうつ病患者を識別するために、オンライン手書き・図面解析という新しいツールを使用することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-05T22:33:49Z) - Semantic Similarity Models for Depression Severity Estimation [53.72188878602294]
本稿では、ソーシャルメディアの文章に基づいて、個人のうつ病の重症度を研究するための効率的なセマンティックパイプラインを提案する。
我々は,抑うつ症状と重度レベルに対応する代表訓練文の指標に対して意味的ランキングを生成するために,テストユーザ文を使用する。
本手法を2つのRedditベースのベンチマークで評価し,うつ病の重症度を指標として,最先端技術よりも30%改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-14T18:47:26Z) - An Exploratory Analysis of the Relation Between Offensive Language and
Mental Health [3.333967282951668]
我々は,自己報告型うつ病診断の有無にかかわらず,個人グループによって書かれたソーシャルメディア投稿における攻撃的言語の使用を比較するために,計算モデルを訓練する。
分析の結果,自己報告型うつ病の患者やうつ病の徴候を呈する患者では,攻撃的言語がより頻繁に使用されることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-31T11:25:07Z) - Disambiguatory Signals are Stronger in Word-initial Positions [48.18148856974974]
単語の初期と後期のセグメントの情報を比較するための既存の手法の相違点を指摘する。
何百もの言語にまたがって、言葉で情報を読み込むという言語横断的な傾向があるという証拠が見つかりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-03T18:19:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。