論文の概要: Explainable Depression Symptom Detection in Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13664v3
- Date: Tue, 20 Aug 2024 08:10:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 20:51:22.401861
- Title: Explainable Depression Symptom Detection in Social Media
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおける説明可能な抑うつ症状検出
- Authors: Eliseo Bao, Anxo Pérez, Javier Parapar,
- Abstract要約: 本稿では, トランスフォーマーアーキテクチャを用いて, ユーザの文章中の抑うつ症状マーカーの出現を検知し, 説明する。
我々の自然言語による説明により、臨床医はバリデーションされた症状に基づいてモデルの判断を解釈できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.677715367737641
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Users of social platforms often perceive these sites as supportive spaces to post about their mental health issues. Those conversations contain important traces about individuals' health risks. Recently, researchers have exploited this online information to construct mental health detection models, which aim to identify users at risk on platforms like Twitter, Reddit or Facebook. Most of these models are centred on achieving good classification results, ignoring the explainability and interpretability of the decisions. Recent research has pointed out the importance of using clinical markers, such as the use of symptoms, to improve trust in the computational models by health professionals. In this paper, we propose using transformer-based architectures to detect and explain the appearance of depressive symptom markers in the users' writings. We present two approaches: i) train a model to classify, and another one to explain the classifier's decision separately and ii) unify the two tasks simultaneously using a single model. Additionally, for this latter manner, we also investigated the performance of recent conversational LLMs when using in-context learning. Our natural language explanations enable clinicians to interpret the models' decisions based on validated symptoms, enhancing trust in the automated process. We evaluate our approach using recent symptom-based datasets, employing both offline and expert-in-the-loop metrics to assess the quality of the explanations generated by our models. The experimental results show that it is possible to achieve good classification results while generating interpretable symptom-based explanations.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルプラットフォームのユーザーは、これらのサイトを精神的な健康問題を投稿するための支援スペースとして認識することが多い。
これらの会話には、個人の健康リスクに関する重要な痕跡が含まれている。
最近、研究者たちは、このオンライン情報を利用してメンタルヘルス検出モデルを構築し、Twitter、Reddit、Facebookなどのプラットフォーム上で危険にさらされているユーザーを特定することを目標にしている。
これらのモデルのほとんどは、優れた分類結果を達成することに集中しており、決定の説明可能性や解釈可能性を無視している。
近年の研究では、健康専門家による計算モデルへの信頼を高めるために、症状の使用などの臨床マーカーを使用することの重要性が指摘されている。
本稿では, 利用者の文章中の抑うつ症状マーカーの出現を検知し, 説明するために, トランスフォーマーに基づくアーキテクチャを提案する。
私たちは2つのアプローチを提示します。
一 分類するモデルを訓練し、別々に分類者の判断を説明したもの
二 一つのモデルを用いて同時に二つのタスクを統一すること。
さらに,近年の会話型LLMの文脈内学習における性能についても検討した。
我々の自然言語の説明により、臨床医は、検証済みの症状に基づいてモデルの判断を解釈し、自動化プロセスへの信頼を高めることができる。
我々は、最近の症状に基づくデータセットを用いて、オフラインとエキスパート・イン・ザ・ループのメトリクスを用いて、モデルが生成した説明の質を評価するアプローチを評価した。
実験結果から,解釈可能な症状に基づく説明を生成しつつ,優れた分類結果を得ることが可能であることが示唆された。
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