論文の概要: Multi-modal Depression Estimation based on Sub-attentional Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06180v1
• Date: Wed, 13 Jul 2022 13:19:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-14 15:33:35.383411
• Title: Multi-modal Depression Estimation based on Sub-attentional Fusion
• Title（参考訳）: sub-attentional fusion に基づくマルチモーダル抑うつ推定
• Authors: Ping-Cheng Wei, Kunyu Peng, Alina Roitberg, Kailun Yang, Jiaming Zhang, Rainer Stiefelhagen
• Abstract要約: うつ病の診断に失敗すると、世界中で2億8000万人以上がこの精神疾患に苦しんでいる。 マルチモーダルデータからうつ病を自動的に識別するタスクに取り組む。 異種情報をリンクするためのサブアテンション機構を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.74171323437029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Failure to timely diagnose and effectively treat depression leads to over 280 million people suffering from this psychological disorder worldwide. The information cues of depression can be harvested from diverse heterogeneous resources, e.g., audio, visual, and textual data, raising demand for new effective multi-modal fusion approaches for its automatic estimation. In this work, we tackle the task of automatically identifying depression from multi-modal data and introduce a sub-attention mechanism for linking heterogeneous information while leveraging Convolutional Bidirectional LSTM as our backbone. To validate this idea, we conduct extensive experiments on the public DAIC-WOZ benchmark for depression assessment featuring different evaluation modes and taking gender-specific biases into account. The proposed model yields effective results with 0.89 precision and 0.70 F1-score in detecting major depression and 4.92 MAE in estimating the severity. Our attention-based fusion module consistently outperforms conventional late fusion approaches and achieves a competitive performance compared to the previously published depression estimation frameworks, while learning to diagnose the disorder end-to-end and relying on far less preprocessing steps.
• Abstract（参考訳）: うつ病をタイムリーに診断し効果的に治療できないと、世界中で2億8000万人以上がこの精神疾患に苦しんでいる。 うつ病に関する情報の手がかりは、音声、視覚、テキストデータなどの多様な異種資源から収集することができ、その自動推定のために新しい効果的なマルチモーダル融合アプローチの需要が高まる。 本研究では,マルチモーダルデータからうつ病を自動的に識別するタスクに取り組み,畳み込み双方向LSTMをバックボーンとして活用しながら異種情報をリンクするサブアテンション機構を導入する。 この概念を検証するために,様々な評価モードを特徴とし,性別固有のバイアスを考慮に入れて,duc-wozベンチマークによる抑うつ評価を広範囲に実施する。 提案モデルでは, 大うつ病の検出に0.89精度と0.70F1スコア, 重症度推定に4.92MAEが有効である。 注意に基づくフュージョンモジュールは,従来のレイト・フュージョン・アプローチを一貫して上回っており,先行した抑うつ推定フレームワークに比べて競争性能が向上する一方で,障害をエンドツーエンドで診断し,はるかに少ない前処理ステップに依存することを学習している。

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