論文の概要: Identifying Moments of Change from Longitudinal User Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05593v1
- Date: Wed, 11 May 2022 16:03:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-12 20:51:09.602267
- Title: Identifying Moments of Change from Longitudinal User Text
- Title（参考訳）: 縦長ユーザテキストから変化のモーメントを識別する
- Authors: Adam Tsakalidis, Federico Nanni, Anthony Hills, Jenny Chim, Jiayu
Song, Maria Liakata
- Abstract要約: オンラインでの共有コンテンツに基づいて個人の変化の瞬間を識別するタスクを新たに定義する。
私たちが考える変化は、突然の気分の変化(スイッチ)または段階的な気分の進行(エスカレーション)である。
変更の瞬間をキャプチャするための詳細なガイドラインと、手動で注釈付けされたユーザタイムライン500のコーパスを作成しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.45577617206016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying changes in individuals' behaviour and mood, as observed via
content shared on online platforms, is increasingly gaining importance. Most
research to-date on this topic focuses on either: (a) identifying individuals
at risk or with a certain mental health condition given a batch of posts or (b)
providing equivalent labels at the post level. A disadvantage of such work is
the lack of a strong temporal component and the inability to make longitudinal
assessments following an individual's trajectory and allowing timely
interventions. Here we define a new task, that of identifying moments of change
in individuals on the basis of their shared content online. The changes we
consider are sudden shifts in mood (switches) or gradual mood progression
(escalations). We have created detailed guidelines for capturing moments of
change and a corpus of 500 manually annotated user timelines (18.7K posts). We
have developed a variety of baseline models drawing inspiration from related
tasks and show that the best performance is obtained through context aware
sequential modelling. We also introduce new metrics for capturing rare events
in temporal windows.
- Abstract（参考訳）: オンラインプラットフォームで共有されているコンテンツを通じて観察される個人の行動やムードの変化の特定がますます重要になっている。
この話題に関する最新の研究は、どちらにも焦点を当てている。
(a)リスクのある個人、又は複数の役職が与えられた特定の精神状態のある個人を識別すること
(b)ポストレベルで同等のラベルを提供する。
そのような作業の欠点は、強い時間的要素の欠如と、個人の軌道に沿って縦断的な評価を行えず、タイムリーな介入を可能にすることである。
ここでは、オンラインで共有されたコンテンツに基づいて個人の変化の瞬間を特定する新しいタスクを定義する。
私たちが考える変化は、突然の気分の変化(スイッチ)または段階的な気分の進行(エスカレーション)です。
変更の瞬間をキャプチャするための詳細なガイドラインと、手動で注釈付きユーザタイムライン(18.7Kの投稿)500のコーパスを作成しました。
我々は、関連するタスクからインスピレーションを得た様々なベースラインモデルを開発し、文脈を考慮した逐次モデリングによって最高のパフォーマンスが得られることを示す。
また,時間窓のレアイベントをキャプチャする新たなメトリクスも導入する。
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