論文の概要: STEP-EZ: Syntax Tree guided semantic ExPlanation for Explainable Zero-shot modeling of clinical depression symptoms from text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10928v2
• Date: Wed, 23 Jun 2021 07:06:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-24 12:58:23.428504
• Title: STEP-EZ: Syntax Tree guided semantic ExPlanation for Explainable Zero-shot modeling of clinical depression symptoms from text
• Title（参考訳）: STEP-EZ:Syntax Tree Guided semantic ExPlanation for Explainable Zero-shot Modeling of Clinical depression symptoms from text
• Authors: Nawshad Farruque, Randy Goebel, Osmar Zaiane, Sudhakar Sivapalan
• Abstract要約: 我々は,ZSL(Zero-Shot Learning)の様々なアプローチと,データ不足のトレーニングで有名な,重要な教師付き学習課題の説明可能性に焦点をあてる。 この研究は、私たちの知る限り、抑うつ検出症状に対するZSLモデルの有効性を徹底的に探求する最初の成果である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8924669503280335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We focus on exploring various approaches of Zero-Shot Learning (ZSL) and their explainability for a challenging yet important supervised learning task notorious for training data scarcity, i.e. Depression Symptoms Detection (DSD) from text. We start with a comprehensive synthesis of different components of our ZSL modeling and analysis of our ground truth samples and Depression symptom clues curation process with the help of a practicing clinician. We next analyze the accuracy of various state-of-the-art ZSL models and their potential enhancements for our task. Further, we sketch a framework for the use of ZSL for hierarchical text-based explanation mechanism, which we call, Syntax Tree-Guided Semantic Explanation (STEP). Finally, we summarize experiments from which we conclude that we can use ZSL models and achieve reasonable accuracy and explainability, measured by a proposed Explainability Index (EI). This work is, to our knowledge, the first work to exhaustively explore the efficacy of ZSL models for DSD task, both in terms of accuracy and explainability.
• Abstract（参考訳）: 我々は,ZSL(Zero-Shot Learning)の様々なアプローチと,データ不足のトレーニングで有名な,重要な教師付き学習課題の説明可能性に焦点をあてる。 Depression Symptoms Detection (DSD) from text (英語) まず、ZSLモデリングの様々な構成要素の総合的な合成と、臨床医の助けを借りて、地上の真理サンプルの分析と抑うつ症状の手がかりのキュレーションプロセスから始める。 次に、様々な最先端ZSLモデルの精度と、タスクの潜在的な拡張について分析する。 さらに,ZSLを階層的テキストベース説明機構に用いるためのフレームワークをスケッチし,Syntax Tree-Guided Semantic Explanation (STEP) と呼ぶ。 最後に,提案する説明可能性指標(ei)を用いて,zslモデルを用いて合理的な正確性と説明可能性を達成する実験をまとめる。 この研究は、我々の知る限り、DSDタスクにおけるZSLモデルの有効性を、精度と説明可能性の両方の観点から徹底的に探求する最初の成果である。

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