論文の概要: 3M-Health: Multimodal Multi-Teacher Knowledge Distillation for Mental Health Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09020v3
- Date: Thu, 8 Aug 2024 06:19:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 17:59:35.669694
- Title: 3M-Health: Multimodal Multi-Teacher Knowledge Distillation for Mental Health Detection
- Title（参考訳）: 3M-Health:メンタルヘルス検出のためのマルチモーダルマルチテラー知識蒸留
- Authors: Rina Carines Cabral, Siwen Luo, Josiah Poon, Soyeon Caren Han,
- Abstract要約: メンタルヘルス分類のためのマルチモーダル・マルチティーラー知識蒸留モデルを提案する。
多様な特徴を統合するための単純な結合にしばしば依存する従来のアプローチとは異なり、我々のモデルは様々な性質の入力を適切に表現するという課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.469887408109251
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The significance of mental health classification is paramount in contemporary society, where digital platforms serve as crucial sources for monitoring individuals' well-being. However, existing social media mental health datasets primarily consist of text-only samples, potentially limiting the efficacy of models trained on such data. Recognising that humans utilise cross-modal information to comprehend complex situations or issues, we present a novel approach to address the limitations of current methodologies. In this work, we introduce a Multimodal and Multi-Teacher Knowledge Distillation model for Mental Health Classification, leveraging insights from cross-modal human understanding. Unlike conventional approaches that often rely on simple concatenation to integrate diverse features, our model addresses the challenge of appropriately representing inputs of varying natures (e.g., texts and sounds). To mitigate the computational complexity associated with integrating all features into a single model, we employ a multimodal and multi-teacher architecture. By distributing the learning process across multiple teachers, each specialising in a particular feature extraction aspect, we enhance the overall mental health classification performance. Through experimental validation, we demonstrate the efficacy of our model in achieving improved performance.
- Abstract（参考訳）: メンタルヘルスの分類の重要性は現代社会において最重要であり、デジタルプラットフォームは個人の健康をモニタリングするための重要な情報源となっている。
しかし、既存のソーシャルメディアのメンタルヘルスデータセットは、主にテキストのみのサンプルで構成されており、そのようなデータに基づいてトレーニングされたモデルの有効性を制限する可能性がある。
人間は複雑な状況や問題を理解するために横断的な情報を活用することを認識して、現在の方法論の限界に対処するための新しいアプローチを提案する。
本研究では, メンタルヘルス分類のためのマルチモーダル・マルチモーダル知識蒸留モデルを提案する。
多様な特徴を統合するための単純な結合にしばしば依存する従来のアプローチとは異なり、我々のモデルは様々な性質(例えばテキストや音)の入力を適切に表現するという課題に対処する。
すべての機能をひとつのモデルに統合する際の計算複雑性を軽減するために,マルチモーダル・マルチ教師アーキテクチャを採用する。
複数の教員にまたがって学習過程を分散し、それぞれが特定の特徴抽出の側面を特化することにより、メンタルヘルスの全体的分類性能を向上させる。
実験により,性能向上のためのモデルの有効性を実証した。
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