論文の概要: MOGAM: A Multimodal Object-oriented Graph Attention Model for Depression Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15485v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 07:45:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-26 22:32:02.874266
• Title: MOGAM: A Multimodal Object-oriented Graph Attention Model for Depression Detection
• Title（参考訳）: MOGAM: 抑うつ検出のためのマルチモーダルオブジェクト指向グラフアテンションモデル
• Authors: Junyeop Cha, Seoyun Kim, Dongjae Kim, Eunil Park,
• Abstract要約: ソーシャルメディアにおける抑うつを検知するためのMOGAM(Multimodal Object-Oriented Graph Attention Model)を提案する。 本モデルでは,うつ病の症状を確実に把握するために,臨床診断を行うユーザからのvlogしか含まない。 MOGAMは0.871の精度とF1スコア0.888の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.506046101113427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Early detection plays a crucial role in the treatment of depression. Therefore, numerous studies have focused on social media platforms, where individuals express their emotions, aiming to achieve early detection of depression. However, the majority of existing approaches often rely on specific features, leading to limited scalability across different types of social media datasets, such as text, images, or videos. To overcome this limitation, we introduce a Multimodal Object-Oriented Graph Attention Model (MOGAM), which can be applied to diverse types of data, offering a more scalable and versatile solution. Furthermore, to ensure that our model can capture authentic symptoms of depression, we only include vlogs from users with a clinical diagnosis. To leverage the diverse features of vlogs, we adopt a multimodal approach and collect additional metadata such as the title, description, and duration of the vlogs. To effectively aggregate these multimodal features, we employed a cross-attention mechanism. MOGAM achieved an accuracy of 0.871 and an F1-score of 0.888. Moreover, to validate the scalability of MOGAM, we evaluated its performance with a benchmark dataset and achieved comparable results with prior studies (0.61 F1-score). In conclusion, we believe that the proposed model, MOGAM, is an effective solution for detecting depression in social media, offering potential benefits in the early detection and treatment of this mental health condition.
• Abstract（参考訳）: 早期発見はうつ病の治療において重要な役割を担っている。 そのため、うつ病の早期発見を目指して、個人が感情を表現するソーシャルメディアプラットフォームに多くの研究が焦点を当てている。 しかしながら、既存のアプローチの大部分が特定の機能に依存しており、テキスト、画像、ビデオなど、さまざまなタイプのソーシャルメディアデータセット間のスケーラビリティが制限されている。 この制限を克服するため、我々はMOGAM(Multimodal Object-Oriented Graph Attention Model)を導入しました。 さらに,本モデルがうつ病の真正症状を捉えられるようにするためには,臨床診断を行うユーザからのvlogしか含まない。 Vlogの多様な特徴を活用するために、マルチモーダルアプローチを採用し、vlogのタイトル、記述、持続時間などのメタデータを収集する。 これらのマルチモーダルな特徴を効果的に集約するために,クロスアテンション機構を採用した。 MOGAMは0.871の精度とF1スコア0.888の精度を達成した。 さらに,MOGAMのスケーラビリティを評価するため,ベンチマークデータセットを用いてその性能を評価し,先行研究(0.61F1スコア)と同等の結果を得た。 結論として,提案モデルであるMOGAMは,ソーシャルメディアにおけるうつ病の早期発見と治療に有効であると考えられた。

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