論文の概要: Interpretability of Fine-grained Classification of Sadness and Depression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10432v1
• Date: Sun, 20 Mar 2022 02:34:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-26 12:30:07.670140
• Title: Interpretability of Fine-grained Classification of Sadness and Depression
• Title（参考訳）: 悲しみと抑うつの細粒度分類の解釈可能性
• Authors: Tiasa Singha Roy, Priyam Basu, Aman Priyanshu and Rakshit Naidu
• Abstract要約: 抑うつは長期的な精神疾患であり、社会的、職業的、その他の重要な機能領域を損なう。 ウェブ上のオープンソースのデータのほとんどは、双方の重大さの違いが巨大であるため、不況の一部として悲しみに対処している。 本稿では、両者の違いを強調し、我々のモデルがどのようにして、悲しみと抑うつを明確にラベル付けしているかを明らかにすることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While sadness is a human emotion that people experience at certain times throughout their lives, inflicting them with emotional disappointment and pain, depression is a longer term mental illness which impairs social, occupational, and other vital regions of functioning making it a much more serious issue and needs to be catered to at the earliest. NLP techniques can be utilized for the detection and subsequent diagnosis of these emotions. Most of the open sourced data on the web deal with sadness as a part of depression, as an emotion even though the difference in severity of both is huge. Thus, we create our own novel dataset illustrating the difference between the two. In this paper, we aim to highlight the difference between the two and highlight how interpretable our models are to distinctly label sadness and depression. Due to the sensitive nature of such information, privacy measures need to be taken for handling and training of such data. Hence, we also explore the effect of Federated Learning (FL) on contextualised language models.
• Abstract（参考訳）: 悲しみは、人々が人生を通じて一定の時間に経験する人間の感情であり、感情的な失望と痛みを伴うが、うつ病は、社会的、職業的、その他の重要な機能領域を損なう長期的な精神疾患であり、より深刻な問題となり、早期に対処する必要がある。 NLP技術はこれらの感情の検出とその後の診断に利用できる。 web上のオープンソースのデータのほとんどは、その重大さの違いが巨大であるにも関わらず、感情として、うつ病の一部として悲しみを扱っている。 そこで我々は,この2つの違いを示す新しいデータセットを作成した。 本稿では,この2つの違いを強調し,悲しみと抑うつを区別するモデルがいかに解釈可能であるかを強調する。 このような情報の繊細な性質のため、そのようなデータの扱いやトレーニングにはプライバシー対策を講ずる必要がある。 したがって,フェデレート学習(FL)が文脈言語モデルに与える影響についても検討する。

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