論文の概要: Detecting mental disorder on social media: a ChatGPT-augmented explainable approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17477v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 22:22:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 16:17:13.867049
• Title: Detecting mental disorder on social media: a ChatGPT-augmented explainable approach
• Title（参考訳）: ソーシャルメディア上での精神障害の検出:chatgptによる説明可能なアプローチ
• Authors: Loris Belcastro, Riccardo Cantini, Fabrizio Marozzo, Domenico Talia, Paolo Trunfio
• Abstract要約: デジタル時代には、ソーシャルメディア上で表現されるうつ病症状の流行が深刻な懸念を抱いている。 本稿では,Large Language Models(LLM)とeXplainable Artificial Intelligence(XAI)とChatGPTのような対話エージェントを効果的に組み合わせた新しい手法を提案する。 説明は、Twitter固有のBERTの変種であるBERTweetを、新しい自己説明モデル、BERT-XDDに統合することで達成される。 ChatGPTを使用して解釈可能性をさらに強化し、技術的説明を人間可読な注釈に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7999333451993955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the digital era, the prevalence of depressive symptoms expressed on social media has raised serious concerns, necessitating advanced methodologies for timely detection. This paper addresses the challenge of interpretable depression detection by proposing a novel methodology that effectively combines Large Language Models (LLMs) with eXplainable Artificial Intelligence (XAI) and conversational agents like ChatGPT. In our methodology, explanations are achieved by integrating BERTweet, a Twitter-specific variant of BERT, into a novel self-explanatory model, namely BERT-XDD, capable of providing both classification and explanations via masked attention. The interpretability is further enhanced using ChatGPT to transform technical explanations into human-readable commentaries. By introducing an effective and modular approach for interpretable depression detection, our methodology can contribute to the development of socially responsible digital platforms, fostering early intervention and support for mental health challenges under the guidance of qualified healthcare professionals.
• Abstract（参考訳）: デジタル時代には、ソーシャルメディアに表される抑うつ症状の流行が深刻な懸念を呼び起こし、タイムリーに検出するための高度な手法が必要となった。 本稿では,大規模言語モデル(llm)と説明可能な人工知能(xai)とチャットgptのような会話エージェントを効果的に組み合わせた新しい手法を提案することで,抑うつ検出の課題を解決する。 提案手法では, BERT の Twitter 固有の変種である BERTweet を新たな自己探索モデル BERT-XDD に統合することにより, マスキングによる分類と説明の両立が可能となる。 ChatGPTを使用して解釈可能性をさらに強化し、技術的説明を人間可読な注釈に変換する。 本手法は,抑うつ検出を効果的かつモジュール的に行うことにより,社会的に責任を持つデジタルプラットフォームの開発に寄与し,早期介入の促進と医療専門家の指導の下でのメンタルヘルスの課題支援に寄与する。

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