論文の概要: MentSum: A Resource for Exploring Summarization of Mental Health Online
Posts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00856v1
- Date: Thu, 2 Jun 2022 03:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-04 00:35:41.123955
- Title: MentSum: A Resource for Exploring Summarization of Mental Health Online
Posts
- Title(参考訳): mentsum: メンタルヘルスオンライン投稿の要約を探るためのリソース
- Authors: Sajad Sotudeh, Nazli Goharian, Zachary Young
- Abstract要約: メンタルヘルスは、世界中の公衆衛生にとって重要な課題である。
オンラインプラットフォームの人気が高まるにつれて、多くの人々がプラットフォームを使ってメンタルヘルス状態を共有し、感情を表現し、コミュニティやカウンセラーからの助けを求めている。
Reachoutのようなプラットフォームの中には、ユーザーが助けを求めるために登録する専用のフォーラムもある。
Redditなど他のサービスでは、ユーザーが公開でも匿名でメンタルヘルスの苦痛を投稿するサブレディットを提供している。
ポストの長さは様々であるが、カウンセラーによる高速な処理のために短いが情報的な要約を提供することは有益である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.247804638955785
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mental health remains a significant challenge of public health worldwide.
With increasing popularity of online platforms, many use the platforms to share
their mental health conditions, express their feelings, and seek help from the
community and counselors. Some of these platforms, such as Reachout, are
dedicated forums where the users register to seek help. Others such as Reddit
provide subreddits where the users publicly but anonymously post their mental
health distress. Although posts are of varying length, it is beneficial to
provide a short, but informative summary for fast processing by the counselors.
To facilitate research in summarization of mental health online posts, we
introduce Mental Health Summarization dataset, MentSum, containing over 24k
carefully selected user posts from Reddit, along with their short user-written
summary (called TLDR) in English from 43 mental health subreddits. This
domain-specific dataset could be of interest not only for generating short
summaries on Reddit, but also for generating summaries of posts on the
dedicated mental health forums such as Reachout. We further evaluate both
extractive and abstractive state-of-the-art summarization baselines in terms of
Rouge scores, and finally conduct an in-depth human evaluation study of both
user-written and system-generated summaries, highlighting challenges in this
research.
- Abstract(参考訳): メンタルヘルスは世界中の公衆衛生にとって重要な課題である。
オンラインプラットフォームの人気が高まる中、多くの人はプラットフォームを使ってメンタルヘルスの状況を共有し、感情を表現し、コミュニティやカウンセラーからの助けを求める。
Reachoutのようなプラットフォームの中には、ユーザーが助けを求めるために登録する専用のフォーラムもある。
Redditなどでは、ユーザーが匿名でメンタルヘルスの苦痛を投稿するサブレディットを提供している。
ポストの長さは異なるが、カウンセラーによる高速処理のための短いが情報的な要約を提供することは有益である。
メンタルヘルスのオンライン投稿を要約する研究を容易にするために、メンサム(mentsum)というメンタルヘルス要約データセットを導入し、redditから24万以上のユーザー投稿を注意深く選択し、その短いユーザー記述要約(tldrと呼ばれる)を43のメンタルヘルスサブredditから英語で導入した。
このドメイン固有のデータセットは、redditで短い要約を生成するだけでなく、リーチアウトのような専用のメンタルヘルスフォーラムで投稿の要約を生成することにも興味がある。
さらに,抽出的および抽象的要約ベースラインをルージュスコアの観点で評価し,最後に,ユーザ記述要約とシステム生成要約の両方について詳細な人的評価を行い,本研究の課題を浮き彫りにした。
関連論文リスト
- Supporters and Skeptics: LLM-based Analysis of Engagement with Mental Health (Mis)Information Content on Video-sharing Platforms [19.510446994785667]
米国では5人に1人が精神疾患で暮らしている。
ショートフォームビデオコンテンツは、メンタルヘルスとリソースを広めるための重要なコンジットとして機能するように成長してきた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-02T20:51:06Z) - No perspective, no perception!! Perspective-aware Healthcare Answer Summarization [14.056550161714117]
医療コミュニティ質問回答(CQA)フォーラムは、様々な医療関連トピックに関する情報を求める個人に対して、アクセス可能なプラットフォームを提供する。
これらのフォーラムに対する回答は、典型的には多様であり、話題外の議論をしがちである。
読者が多くの回答を出し、意味のある洞察を抽出することは困難である。
本稿では,視点特異的回答要約の新しい課題を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T07:35:37Z) - SMP Challenge: An Overview and Analysis of Social Media Prediction Challenge [63.311045291016555]
ソーシャルメディアの人気予測(SMPP)は、オンライン投稿の今後の人気値を自動予測する重要なタスクである。
本稿では,課題,データ,研究の進展について要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-17T02:36:14Z) - Who can help me? Reconstructing users' psychological journeys in
depression-related social media interactions [0.13194391758295113]
うつ病に関するいくつかのメンタルヘルス関連Redditボードを調査した。
ユーザの心理的・言語的プロファイルを社会的相互作用とともに再構築する。
我々のアプローチは、ソーシャルメディアを通じてメンタルヘルス問題に対処する、データインフォームドな理解への道を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-29T14:45:11Z) - Critical Behavioral Traits Foster Peer Engagement in Online Mental
Health Communities [28.17719749654601]
10,118件以上の投稿と、21のメンタルヘルス固有のサブレディットからの58,279件のコメントからなる、ピアカウンセリングデータセットであるBeCOPEを紹介した。
分析の結果, 「自己批判」は, ヘルプシーカーが表現する批判の最も一般的な形態であり, 相互作用の43%を占めることが明らかとなった。
本稿では, 高い可読性は, 追従支援を受ける確率を効果的に2倍にすることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T14:00:12Z) - LonXplain: Lonesomeness as a Consequence of Mental Disturbance in Reddit
Posts [0.41998444721319217]
ソーシャルメディアは、自然言語処理(NLP)を通して潜在精神状態を推測する潜在的な情報源である
心理学理論に関する既存の文献は、孤独が対人的リスク要因の主な結果であることを示している。
ソーシャルメディア投稿における一意性検出を、説明可能な二項分類問題として定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T04:21:24Z) - Curriculum-guided Abstractive Summarization for Mental Health Online
Posts [45.57561926145256]
そこで本研究では,学習過程の効率化を図るためのカリキュラム学習手法を提案する。
Redditソーシャルメディアからのメンタルヘルス関連投稿の極端な要約データセットに本モデルを適用した。
現状のモデルと比較すると,提案手法はルージュとベルトスコア評価の指標で大きく向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-02T08:48:26Z) - 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) - Medical Question Understanding and Answering with Knowledge Grounding
and Semantic Self-Supervision [53.692793122749414]
本稿では,知識基盤とセマンティック・セルフスーパービジョンを備えた医療質問理解・回答システムについて紹介する。
我々のシステムは、まず、教師付き要約損失を用いて、長い医学的、ユーザによる質問を要約するパイプラインである。
システムはまず、信頼された医療知識ベースから要約されたユーザ質問とFAQとをマッチングし、対応する回答文書から一定の数の関連文を検索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T08:20:32Z) - Mental Illness Classification on Social Media Texts using Deep Learning
and Transfer Learning [55.653944436488786]
世界保健機関(WHO)によると、約4億5000万人が影響を受ける。
うつ病、不安症、双極性障害、ADHD、PTSDなどの精神疾患。
本研究では、Redditプラットフォーム上の非構造化ユーザデータを分析し、うつ病、不安、双極性障害、ADHD、PTSDの5つの一般的な精神疾患を分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-03T11:33:52Z) - Assessing the Severity of Health States based on Social Media Posts [62.52087340582502]
ユーザの健康状態の重症度を評価するために,テキストコンテンツとコンテキスト情報の両方をモデル化する多視点学習フレームワークを提案する。
多様なNLUビューは、ユーザの健康を評価するために、タスクと個々の疾患の両方に効果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T03:45:14Z)
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。