Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using Open-Ended Stressor Responses to Predict Depressive Symptoms across Demographics

論文の概要: Using Open-Ended Stressor Responses to Predict Depressive Symptoms across Demographics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07932v1
Date: Tue, 15 Nov 2022 06:34:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-16 14:26:17.599610
Title: Using Open-Ended Stressor Responses to Predict Depressive Symptoms across Demographics
Title（参考訳）: オープンエンディングストレス応答を用いたデモグラフィーにおける抑うつ症状の予測
Authors: Carlos Aguirre, Mark Dredze, Philip Resnik
Abstract要約: 本研究では,ストレスに関するオープンエンドテキスト応答と,性別・人種・民族間の抑うつ症状との関連について検討した。我々は、トピックモデルやその他のNLPツールを使用して、人口集団間でのストレスを報告する際に、テーマと語彙の違いを見つける。抑うつ症状を予測し,ストレスと抑うつの関係を見出すために,自己報告型ストレスダーを用いた言語モデルを訓練した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.476706522778994
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Stressors are related to depression, but this relationship is complex. We investigate the relationship between open-ended text responses about stressors and depressive symptoms across gender and racial/ethnic groups. First, we use topic models and other NLP tools to find thematic and vocabulary differences when reporting stressors across demographic groups. We train language models using self-reported stressors to predict depressive symptoms, finding a relationship between stressors and depression. Finally, we find that differences in stressors translate to downstream performance differences across demographic groups.
Abstract（参考訳）: ストレスはうつ病に関連するが、この関係は複雑である。本研究では,ストレスに関するオープンエンドテキスト応答と,性別・人種・民族間の抑うつ症状との関連について検討した。まず,トピックモデルなどのnlpツールを用いて,グループ間でストレスを報告する際に,テーマや語彙の差異を検出する。抑うつ症状を予測し,ストレスと抑うつの関係を見出すために,自己報告型ストレスダーを用いて言語モデルを訓練する。最後に,ストレス要因の違いは,集団間でのダウンストリームパフォーマンスの差に繋がることがわかった。

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