論文の概要: Prompt-based mental health screening from social media text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05912v1
- Date: Thu, 11 Jan 2024 13:44:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-12 14:41:40.750133
- Title: Prompt-based mental health screening from social media text
- Title(参考訳): ソーシャルメディアテキストからのプロンプト型メンタルヘルススクリーニング
- Authors: Wesley Ramos dos Santos and Ivandre Paraboni
- Abstract要約: 本稿では,ソーシャルメディアテキストの大規模でノイズの多いデータセットから,迅速なメンタルヘルススクリーニング手法を提案する。
本手法では GPT 3.5 を用いて,タスクに関連性のある出版物を識別し,テキスト分類器を用いて実際のユーザラベルを予測する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This article presents a method for prompt-based mental health screening from
a large and noisy dataset of social media text. Our method uses GPT 3.5.
prompting to distinguish publications that may be more relevant to the task,
and then uses a straightforward bag-of-words text classifier to predict actual
user labels. Results are found to be on pair with a BERT mixture of experts
classifier, and incurring only a fraction of its computational costs.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ソーシャルメディアテキストの大規模でノイズの多いデータセットから,迅速なメンタルヘルススクリーニング手法を提案する。
我々の方法は GPT 3.5 を使用する。
タスクに関連性のあるパブリッシュを識別し、簡単なbacker-of-wordsテキスト分類器を使用して実際のユーザラベルを予測する。
結果は、専門家の分類器のbert混合とペアになり、計算コストのほんの一部しか発生しないことが判明した。
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