論文の概要: Depression Detection on Social Media with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10750v1
- Date: Sat, 16 Mar 2024 01:01:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 22:04:53.131811
- Title: Depression Detection on Social Media with Large Language Models
- Title(参考訳): 大規模言語モデルを用いたソーシャルメディアの抑うつ検出
- Authors: Xiaochong Lan, Yiming Cheng, Li Sheng, Chen Gao, Yong Li,
- Abstract要約: 抑うつ検出は、ソーシャルメディア上の投稿履歴を分析して、個人が抑うつに苦しむかどうかを判断することを目的としている。
本稿では,医学的知識と大規模言語モデルの最近の進歩を融合した,DORISと呼ばれる新規なうつ病検出システムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.075317886505193
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Depression harms. However, due to a lack of mental health awareness and fear of stigma, many patients do not actively seek diagnosis and treatment, leading to detrimental outcomes. Depression detection aims to determine whether an individual suffers from depression by analyzing their history of posts on social media, which can significantly aid in early detection and intervention. It mainly faces two key challenges: 1) it requires professional medical knowledge, and 2) it necessitates both high accuracy and explainability. To address it, we propose a novel depression detection system called DORIS, combining medical knowledge and the recent advances in large language models (LLMs). Specifically, to tackle the first challenge, we proposed an LLM-based solution to first annotate whether high-risk texts meet medical diagnostic criteria. Further, we retrieve texts with high emotional intensity and summarize critical information from the historical mood records of users, so-called mood courses. To tackle the second challenge, we combine LLM and traditional classifiers to integrate medical knowledge-guided features, for which the model can also explain its prediction results, achieving both high accuracy and explainability. Extensive experimental results on benchmarking datasets show that, compared to the current best baseline, our approach improves by 0.036 in AUPRC, which can be considered significant, demonstrating the effectiveness of our approach and its high value as an NLP application.
- Abstract(参考訳): うつ病は危ない。
しかし、精神的な健康意識の欠如と便秘の恐れのため、多くの患者は診断や治療を積極的に求めておらず、有害な結果をもたらす。
抑うつ検出は、個人がうつ病に苦しむかどうかを、ソーシャルメディア上の投稿履歴を分析して判断することを目的としており、早期発見と介入に大いに役立つ。
主な課題は2つある。
1)専門的な医療知識が必要で、
2)精度と説明性の両方を必要とする。
そこで本研究では,医学知識と大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩を融合した,DORISと呼ばれる新しい抑うつ検出システムを提案する。
具体的には,まず,リスクの高いテキストが診断基準を満たしているかどうかをアノテートするためのLCMベースのソリューションを提案する。
さらに,感情強度の高いテキストを検索し,ユーザの歴史的気分記録から批判情報を要約する。
第2の課題に取り組むために、LSMと従来の分類器を組み合わせて医療知識誘導機能を統合する。
ベンチマークデータセットの大規模な実験結果から,現在の最良ベースラインと比較して,AUPRCでは0.036の改善が見られ,本手法の有効性とNLPアプリケーションとしての価値が示された。
関連論文リスト
- Assessing ML Classification Algorithms and NLP Techniques for Depression Detection: An Experimental Case Study [0.6524460254566905]
うつ病は世界中で何百万人もの人々に影響を与えており、最も一般的な精神疾患の1つとなっている。
近年の研究では、機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)のツールや技術がうつ病の診断に広く用いられていることが証明されている。
しかし, 外傷後ストレス障害 (PTSD) などの他の症状が存在するうつ病検出アプローチの評価には, 依然としていくつかの課題がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T19:45:40Z) - Optimizing Skin Lesion Classification via Multimodal Data and Auxiliary
Task Integration [54.76511683427566]
本研究は, スマートフォンで撮影した画像と本質的な臨床および人口統計情報を統合することで, 皮膚病変を分類する新しいマルチモーダル手法を提案する。
この手法の特徴は、超高解像度画像予測に焦点を当てた補助的なタスクの統合である。
PAD-UFES20データセットを用いて,様々なディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-16T05:16:20Z) - Empowering Psychotherapy with Large Language Models: Cognitive
Distortion Detection through Diagnosis of Thought Prompting [82.64015366154884]
本研究では,認知的歪み検出の課題について検討し,思考の早期発見(DoT)を提案する。
DoTは、事実と思考を分離するための主観的評価、思考と矛盾する推論プロセスを引き出すための対照的な推論、認知スキーマを要約するスキーマ分析という3つの段階を通して、患者のスピーチの診断を行う。
実験により、DoTは認知的歪み検出のためのChatGPTよりも大幅に改善され、一方で人間の専門家が承認した高品質な合理性を生成することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T02:47:21Z) - Towards Mitigating Hallucination in Large Language Models via
Self-Reflection [63.2543947174318]
大規模言語モデル(LLM)は、質問応答(QA)タスクを含む生成的および知識集約的なタスクを約束している。
本稿では,広範に採用されているLCMとデータセットを用いた医療再生QAシステムにおける幻覚現象を解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T03:05:44Z) - DepreSym: A Depression Symptom Annotated Corpus and the Role of LLMs as
Assessors of Psychological Markers [3.5511184956329727]
DepreSym データセットは Beck Depression Inventory-II 症状に関連する21580 文からなる。
このデータセットは、臨床症状などのうつ病マーカーを組み込んだモデルの開発を進めるための貴重なリソースとなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-21T14:44:31Z) - What Symptoms and How Long? An Interpretable AI Approach for Depression
Detection in Social Media [0.5156484100374058]
うつ病は最も一般的で深刻な精神疾患であり、重大な財政的・社会的影響をもたらす。
本研究は、ソーシャルメディアにおける抑うつ検出のための新しい解釈可能な深層学習モデルを用いて、IS文献に寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T20:15:04Z) - Psychiatric Scale Guided Risky Post Screening for Early Detection of
Depression [22.254532020321925]
うつ病は世界にとって顕著な健康上の課題であり、オンライン投稿からのうつ病の早期発見(ERD)は脅威に対処するための有望なテクニックである。
本稿では,臨床うつ病の尺度で定義した次元に関連する危険ポストを捕捉する精神科的尺度誘導型リスクポストスクリーニング法を提案する。
BERT (HAN-BERT) を内蔵した階層型注意ネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-19T12:11:01Z) - Inheritance-guided Hierarchical Assignment for Clinical Automatic
Diagnosis [50.15205065710629]
臨床診断は、臨床ノートに基づいて患者に診断符号を割り当てることを目的としており、臨床意思決定において重要な役割を担っている。
本稿では,臨床自動診断のための継承誘導階層と共起グラフの伝播を組み合わせた新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-27T13:16:51Z) - Deep Multi-task Learning for Depression Detection and Prediction in
Longitudinal Data [50.02223091927777]
うつ病は最も多い精神疾患の1つであり、世界中の年齢の何百万人もの人々に影響を与えている。
機械学習技術は、早期介入と治療のためのうつ病の自動検出と予測を可能にしている。
本稿では、この課題に対処するために、2つの補助的タスクでうつ病分類を共同最適化する、新しいディープマルチタスクリカレントニューラルネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-05T05:14:14Z) - MET: Multimodal Perception of Engagement for Telehealth [52.54282887530756]
ビデオから人間のエンゲージメントレベルを知覚する学習ベースアルゴリズムMETを提案する。
我々はメンタルヘルス患者のエンゲージメント検出のための新しいデータセットMEDICAをリリースした。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T15:18:38Z) - Multimodal Depression Severity Prediction from medical bio-markers using
Machine Learning Tools and Technologies [0.0]
うつ病は世界中の精神疾患の主要な原因となっている。
近年,うつ病の診断とステージ予測の自動化に行動的手がかりが用いられている。
ラベル付き行動データセットの欠如と、膨大な量のバリエーションが、タスクを達成する上で大きな課題であることが証明されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-11T20:44:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。