Fugu-MT 論文翻訳(概要): CASE: Efficient Curricular Data Pre-training for Building Assistive Psychology Expert Models

論文の概要: CASE: Efficient Curricular Data Pre-training for Building Assistive Psychology Expert Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00314v2
Date: Sun, 16 Jun 2024 10:33:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 04:08:51.133789
Title: CASE: Efficient Curricular Data Pre-training for Building Assistive Psychology Expert Models
Title（参考訳）: ケース:補助心理学エキスパートモデル構築のための効率的なカリキュラムデータ事前学習
Authors: Sarthak Harne, Monjoy Narayan Choudhury, Madhav Rao, TK Srikanth, Seema Mehrotra, Apoorva Vashisht, Aarushi Basu, Manjit Sodhi,
Abstract要約: 本研究では、自然言語処理(NLP)パイプラインを用いて、コンサルティングに使用されるオンラインメンタルヘルスフォーラムのテキストデータを解析する。 Case-BERTは既存の手法に比べて優れた性能を示し、抑うつのf1スコアは0.91、不安の0.88を達成している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0840985826142429
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The limited availability of psychologists necessitates efficient identification of individuals requiring urgent mental healthcare. This study explores the use of Natural Language Processing (NLP) pipelines to analyze text data from online mental health forums used for consultations. By analyzing forum posts, these pipelines can flag users who may require immediate professional attention. A crucial challenge in this domain is data privacy and scarcity. To address this, we propose utilizing readily available curricular texts used in institutes specializing in mental health for pre-training the NLP pipelines. This helps us mimic the training process of a psychologist. Our work presents CASE-BERT that flags potential mental health disorders based on forum text. CASE-BERT demonstrates superior performance compared to existing methods, achieving an f1 score of 0.91 for Depression and 0.88 for Anxiety, two of the most commonly reported mental health disorders. Our code is publicly available.
Abstract（参考訳）: 心理学者の限られた可用性は、緊急の精神医療を必要とする個人を効果的に識別する必要がある。本研究では、自然言語処理(NLP)パイプラインを用いて、コンサルティングに使用されるオンラインメンタルヘルスフォーラムのテキストデータを解析する。フォーラムの投稿を分析することで、これらのパイプラインは、すぐに専門家の注意を必要とするかもしれないユーザーにフラグを付けることができる。この領域における重要な課題は、データのプライバシと不足である。そこで本研究では,NLPパイプラインの事前学習のために,メンタルヘルスを専門とする研究所で利用可能なカリキュラムテキストを活用することを提案する。これは心理学者のトレーニングプロセスを模倣するのに役立ちます。本研究は、フォーラムテキストに基づいて、潜在的な精神疾患を警告するCASE-BERTを提示する。 Case-BERTは既存の方法に比べて優れたパフォーマンスを示しており、うつ病では0.91点、不安では0.88点と報告されている精神疾患では最も多い。私たちのコードは公開されています。

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