論文の概要: Enhancing Suicide Risk Detection on Social Media through Semi-Supervised Deep Label Smoothing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05795v1
• Date: Thu, 9 May 2024 14:25:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 13:13:05.347016
• Title: Enhancing Suicide Risk Detection on Social Media through Semi-Supervised Deep Label Smoothing
• Title（参考訳）: 半監督型ディープラベル平滑化によるソーシャルメディア上での自殺リスク検出の促進
• Authors: Matthew Squires, Xiaohui Tao, Soman Elangovan, U Rajendra Acharya, Raj Gururajan, Haoran Xie, Xujuan Zhou,
• Abstract要約: 支援を受ける人への障壁には、社会的汚職やメンタルヘルスへのアクセスの欠如がある。 ソーシャルメディアの人気が高まり、人々はRedditなどのオンラインフォーラムで自分の感情を表現し、支援を求めるようになった。 ソーシャルメディアの投稿は、テキストの分類を用いて分類することができ、専門家の助けを借りて人々を結びつけるのに役立つ。 これらのシステムは、精神状態の分類において固有の不確実性を考慮していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.1082838217225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Suicide is a prominent issue in society. Unfortunately, many people at risk for suicide do not receive the support required. Barriers to people receiving support include social stigma and lack of access to mental health care. With the popularity of social media, people have turned to online forums, such as Reddit to express their feelings and seek support. This provides the opportunity to support people with the aid of artificial intelligence. Social media posts can be classified, using text classification, to help connect people with professional help. However, these systems fail to account for the inherent uncertainty in classifying mental health conditions. Unlike other areas of healthcare, mental health conditions have no objective measurements of disease often relying on expert opinion. Thus when formulating deep learning problems involving mental health, using hard, binary labels does not accurately represent the true nature of the data. In these settings, where human experts may disagree, fuzzy or soft labels may be more appropriate. The current work introduces a novel label smoothing method which we use to capture any uncertainty within the data. We test our approach on a five-label multi-class classification problem. We show, our semi-supervised deep label smoothing method improves classification accuracy above the existing state of the art. Where existing research reports an accuracy of 43\% on the Reddit C-SSRS dataset, using empirical experiments to evaluate our novel label smoothing method, we improve upon this existing benchmark to 52\%. These improvements in model performance have the potential to better support those experiencing mental distress. Future work should explore the use of probabilistic methods in both natural language processing and quantifying contributions of both epistemic and aleatoric uncertainty in noisy datasets.
• Abstract（参考訳）: 自殺は社会において重要な問題である。 残念なことに、自殺のリスクがある人の多くは、必要な支援を受けていない。 支援を受ける人への障壁には、社会的汚職やメンタルヘルスへのアクセスの欠如がある。 ソーシャルメディアの人気が高まり、人々はRedditなどのオンラインフォーラムで自分の感情を表現し、支援を求めるようになった。 これは、人工知能の助けを借りて人々を支援する機会を提供する。 ソーシャルメディアの投稿は、テキストの分類を用いて分類することができ、専門家の助けを借りて人々を結びつけるのに役立つ。 しかし、これらのシステムは精神状態の分類において固有の不確実性を考慮していない。 他の医療分野とは異なり、精神的な健康状態は、しばしば専門家の意見に依存する病気の客観的な測定を持たない。 したがって、メンタルヘルスに関わるディープラーニングの問題を定式化する際、ハードなバイナリラベルはデータの真の性質を正確に表現するものではない。 これらの設定では、人間の専門家が反対するかもしれないが、ファジィやソフトなラベルの方が適切かもしれない。 現在の研究は、データ内の不確実性を捉えるために使われる新しいラベル平滑化手法を導入している。 我々は,5ラベルの多クラス分類問題に対するアプローチを検証した。 半教師付きディープラベル平滑化法により,既存の最先端技術よりも分類精度が向上することを示す。 既存の研究では、Reddit C-SSRSデータセットで43倍の精度を報告し、実験により新しいラベルの平滑化手法の評価を行った結果、既存のベンチマークでは52倍に改善した。 これらのモデルパフォーマンスの改善は、精神的な苦痛を経験する人々を支援する可能性がある。 今後の研究は、自然言語処理における確率的手法の使用と、ノイズのあるデータセットにおける疫学的およびアレタリックな不確実性の貢献の定量化を検討すべきである。

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