論文の概要: Heterogeneous Subgraph Network with Prompt Learning for Interpretable Depression Detection on Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09019v1
- Date: Fri, 12 Jul 2024 06:20:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 00:26:50.050339
- Title: Heterogeneous Subgraph Network with Prompt Learning for Interpretable Depression Detection on Social Media
- Title（参考訳）: ソーシャルメディア上での解釈型抑うつ検出のためのプロンプト学習を用いた不均質なサブグラフネットワーク
- Authors: Chen Chen, Mingwei Li, Fenghuan Li, Haopeng Chen, Yuankun Lin,
- Abstract要約: ソーシャルメディアにおける早期うつ病検出に関する既存の研究は、解釈可能性に欠けていた。
本稿では,プロンプト学習を用いた異種サブグラフネットワークを利用した新しい手法を提案する。
提案手法はソーシャルメディア上での抑うつ検出の最先端手法を著しく上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.570905441172371
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Massive social media data can reflect people's authentic thoughts, emotions, communication, etc., and therefore can be analyzed for early detection of mental health problems such as depression. Existing works about early depression detection on social media lacked interpretability and neglected the heterogeneity of social media data. Furthermore, they overlooked the global interaction among users. To address these issues, we develop a novel method that leverages a Heterogeneous Subgraph Network with Prompt Learning(HSNPL) and contrastive learning mechanisms. Specifically, prompt learning is employed to map users' implicit psychological symbols with excellent interpretability while deep semantic and diverse behavioral features are incorporated by a heterogeneous information network. Then, the heterogeneous graph network with a dual attention mechanism is constructed to model the relationships among heterogeneous social information at the feature level. Furthermore, the heterogeneous subgraph network integrating subgraph attention and self-supervised contrastive learning is developed to explore complicated interactions among users and groups at the user level. Extensive experimental results demonstrate that our proposed method significantly outperforms state-of-the-art methods for depression detection on social media.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの膨大なデータは、人々の真正な思考、感情、コミュニケーションなどを反映し、うつ病などの精神疾患の早期発見のために分析することができる。
ソーシャルメディアにおける初期うつ病検出に関する既存の研究は、解釈可能性に欠け、ソーシャルメディアデータの異質性を無視した。
さらに、ユーザ間のグローバルなインタラクションも見落としていた。
これらの課題に対処するために,不均質なサブグラフネットワークとPrompt Learning(HSNPL)とコントラスト学習機構を活用した新しい手法を開発した。
具体的には、ユーザの暗黙的な心理的シンボルを解釈しやすくマッピングするために、迅速な学習が使用され、深い意味と多様な行動特徴が異種情報ネットワークに組み込まれている。
そして、二重注意機構を有する異種グラフネットワークを構築し、特徴レベルにおける異種社会情報間の関係をモデル化する。
さらに、ユーザレベルでのユーザとグループ間の複雑な相互作用を探索するために、サブグラフ注意と自己教師付きコントラスト学習を統合した異種サブグラフネットワークを開発した。
その結果,提案手法はソーシャルメディア上での抑うつ検出の最先端手法よりも優れていた。
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