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。

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