Fugu-MT 論文翻訳(概要): Read, Diagnose and Chat: Towards Explainable and Interactive LLMs-Augmented Depression Detection in Social Media

論文の概要: Read, Diagnose and Chat: Towards Explainable and Interactive LLMs-Augmented Depression Detection in Social Media

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05138v1
Date: Tue, 9 May 2023 02:49:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-10 14:04:28.101273
Title: Read, Diagnose and Chat: Towards Explainable and Interactive LLMs-Augmented Depression Detection in Social Media
Title（参考訳）: 読解・診断・チャット:ソーシャルメディアにおけるllms-augmented depression detectionに向けて
Authors: Wei Qin, Zetong Chen, Lei Wang, Yunshi Lan, Weijieying Ren and Richang Hong
Abstract要約: 本稿では,解釈可能かつインタラクティブなLLMに基づく新しい抑うつ検出システムを提案する。診断だけでなく、ユーザとの自然言語対話に基づく診断証拠やパーソナライズされたレコメンデーションを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 37.473604649521945
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper proposes a new depression detection system based on LLMs that is both interpretable and interactive. It not only provides a diagnosis, but also diagnostic evidence and personalized recommendations based on natural language dialogue with the user. We address challenges such as the processing of large amounts of text and integrate professional diagnostic criteria. Our system outperforms traditional methods across various settings and is demonstrated through case studies.
Abstract（参考訳）: 本稿では,解釈可能かつインタラクティブなLLMに基づく新しい抑うつ検出システムを提案する。診断だけでなく、ユーザとの自然言語対話に基づく診断証拠やパーソナライズされたレコメンデーションを提供する。大量のテキストの処理や専門的な診断基準の統合といった課題に対処する。本システムは,従来の手法を様々な場面で上回り,ケーススタディによって実証する。

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