論文の概要: Reliability Analysis of Psychological Concept Extraction and
Classification in User-penned Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06709v1
- Date: Fri, 12 Jan 2024 17:19:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 18:44:49.954446
- Title: Reliability Analysis of Psychological Concept Extraction and
Classification in User-penned Text
- Title（参考訳）: ユーザペンドテキストにおける心理概念抽出と分類の信頼性解析
- Authors: Muskan Garg, MSVPJ Sathvik, Amrit Chadha, Shaina Raza, Sunghwan Sohn
- Abstract要約: 私たちはLoSTデータセットを使って、Redditユーザーの投稿に低い自尊心があることを示唆するニュアンスのあるテキストキューをキャプチャします。
以上の結果から, PLM の焦点を Trigger と Consequences からより包括的な説明に移行する必要性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.26840677406494
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The social NLP research community witness a recent surge in the computational
advancements of mental health analysis to build responsible AI models for a
complex interplay between language use and self-perception. Such responsible AI
models aid in quantifying the psychological concepts from user-penned texts on
social media. On thinking beyond the low-level (classification) task, we
advance the existing binary classification dataset, towards a higher-level task
of reliability analysis through the lens of explanations, posing it as one of
the safety measures. We annotate the LoST dataset to capture nuanced textual
cues that suggest the presence of low self-esteem in the posts of Reddit users.
We further state that the NLP models developed for determining the presence of
low self-esteem, focus more on three types of textual cues: (i) Trigger: words
that triggers mental disturbance, (ii) LoST indicators: text indicators
emphasizing low self-esteem, and (iii) Consequences: words describing the
consequences of mental disturbance. We implement existing classifiers to
examine the attention mechanism in pre-trained language models (PLMs) for a
domain-specific psychology-grounded task. Our findings suggest the need of
shifting the focus of PLMs from Trigger and Consequences to a more
comprehensive explanation, emphasizing LoST indicators while determining low
self-esteem in Reddit posts.
- Abstract（参考訳）: 社会的NLP研究コミュニティは、言語の使用と自己認識の間の複雑な相互作用のための責任あるAIモデルを構築するために、メンタルヘルス分析の計算的進歩が最近急増しているのを目撃している。
このような責任あるAIモデルは、ソーシャルメディア上でユーザーが入力したテキストから心理的概念を定量化するのに役立つ。
低レベル(分類)タスクを超えて考えることで、既存のバイナリ分類データセットを、説明のレンズを通して信頼性分析の高レベルタスクへと前進させ、安全対策の1つとします。
私たちはLoSTデータセットに注釈を付け、Redditユーザーの投稿に低い自己評価があることを示唆するニュアンスのあるテキストキューをキャプチャします。
さらに、低自尊心の有無を決定するために開発されたNLPモデルは、以下の3つのタイプに焦点をあてている。
(i)トリガー:精神障害を引き起こす単語
(ii)LoST指標:低自尊心を強調するテキスト指標、
(iii)結果:精神障害の結果を表す言葉。
既存の分類器を実装し,事前学習された言語モデル (plms) における注意のメカニズムを検討する。
以上の結果から,PLM の焦点を Trigger と Consequences からより包括的な説明に移すことの必要性が示唆された。
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