論文の概要: A Simple and Flexible Modeling for Mental Disorder Detection by Learning from Clinical Questionnaires

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02955v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 15:23:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 14:23:53.744426
• Title: A Simple and Flexible Modeling for Mental Disorder Detection by Learning from Clinical Questionnaires
• Title（参考訳）: 臨床アンケートからの学習による精神障害検出のための簡便で柔軟なモデリング
• Authors: Hoyun Song, Jisu Shin, Huije Lee, Jong C. Park
• Abstract要約: そこで本研究では,テキストから直接意味を抽出し,症状に関連する記述と比較する手法を提案する。 詳細な分析により,提案モデルがドメイン知識の活用,他の精神疾患への伝達,解釈可能な検出結果の提供に有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2580765958706853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media is one of the most highly sought resources for analyzing characteristics of the language by its users. In particular, many researchers utilized various linguistic features of mental health problems from social media. However, existing approaches to detecting mental disorders face critical challenges, such as the scarcity of high-quality data or the trade-off between addressing the complexity of models and presenting interpretable results grounded in expert domain knowledge. To address these challenges, we design a simple but flexible model that preserves domain-based interpretability. We propose a novel approach that captures the semantic meanings directly from the text and compares them to symptom-related descriptions. Experimental results demonstrate that our model outperforms relevant baselines on various mental disorder detection tasks. Our detailed analysis shows that the proposed model is effective at leveraging domain knowledge, transferable to other mental disorders, and providing interpretable detection results.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは、ユーザーによって言語の特徴を分析するために最も求められているリソースの1つである。 特に、多くの研究者がソーシャルメディアからメンタルヘルス問題の言語的特徴を利用した。 しかし、既存の精神障害検出アプローチでは、高品質なデータの不足やモデルの複雑さへの対処と、専門家のドメイン知識に基づく解釈可能な結果の提示のトレードオフといった重要な課題に直面している。 これらの課題に対処するため、我々はドメインベースの解釈性を保持するシンプルで柔軟なモデルを設計します。 そこで本研究では,テキストから直接意味を抽出し,症状に関連する記述と比較する手法を提案する。 実験の結果,本モデルは種々の精神障害検出タスクにおいて,関連するベースラインよりも優れていた。 詳細な分析により,提案モデルがドメイン知識の活用,他の精神疾患への伝達,解釈可能な検出結果の提供に有効であることが示唆された。

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