論文の概要: Early Detection of Depression and Eating Disorders in Spanish: UNSL at MentalRiskES 2023

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20003v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 20:38:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 17:37:46.212908
• Title: Early Detection of Depression and Eating Disorders in Spanish: UNSL at MentalRiskES 2023
• Title（参考訳）: スペインにおける抑うつ・摂食障害の早期発見:UNSL at MentalRiskES 2023
• Authors: Horacio Thompson, Marcelo Errecalde
• Abstract要約: MentalRiskESは、スペイン語の早期リスク検出に関連する問題を解決することを提案する新しい課題である。 目的は、異なるタスクを考慮に入れた精神障害の兆候を示すTelegramユーザーをできるだけ早く検出することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851637998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: MentalRiskES is a novel challenge that proposes to solve problems related to early risk detection for the Spanish language. The objective is to detect, as soon as possible, Telegram users who show signs of mental disorders considering different tasks. Task 1 involved the users' detection of eating disorders, Task 2 focused on depression detection, and Task 3 aimed at detecting an unknown disorder. These tasks were divided into subtasks, each one defining a resolution approach. Our research group participated in subtask A for Tasks 1 and 2: a binary classification problem that evaluated whether the users were positive or negative. To solve these tasks, we proposed models based on Transformers followed by a decision policy according to criteria defined by an early detection framework. One of the models presented an extended vocabulary with important words for each task to be solved. In addition, we applied a decision policy based on the history of predictions that the model performs during user evaluation. For Tasks 1 and 2, we obtained the second-best performance according to rankings based on classification and latency, demonstrating the effectiveness and consistency of our approaches for solving early detection problems in the Spanish language.
• Abstract（参考訳）: mentalriskesは、スペイン語の早期のリスク検出に関連する問題を解決するための新しい挑戦である。 目的は、異なるタスクを考慮した精神障害の兆候を示すTelegramユーザーをできるだけ早く検出することである。 タスク1は、ユーザの摂食障害の検出、うつ病検出に焦点を当てたタスク2、未知の障害の検出を目的としたタスク3を含む。 これらのタスクはサブタスクに分割され、それぞれが解決アプローチを定義する。 調査グループではサブタスクA for Tasks 1, 2: ユーザが肯定的か否定的かを評価するバイナリ分類問題に参加した。 これらの課題を解決するために, 初期検出フレームワークで定義された基準に従って, 変圧器に基づくモデルと決定方針を提案する。 モデルの1つは、解決すべき各タスクに重要な単語を持つ拡張語彙を示した。 さらに,ユーザ評価中にモデルが実行する予測履歴に基づいて決定ポリシーを適用した。 タスク1と2では,分類とレイテンシに基づくランキングで2番目に高い性能を示し,スペイン語の早期検出問題に対するアプローチの有効性と一貫性を実証した。

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