論文の概要: Enhancing Depressive Post Detection in Bangla: A Comparative Study of TF-IDF, BERT and FastText Embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09187v1
- Date: Fri, 12 Jul 2024 11:40:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-15 23:47:49.938050
- Title: Enhancing Depressive Post Detection in Bangla: A Comparative Study of TF-IDF, BERT and FastText Embeddings
- Title（参考訳）: バングラにおける抑うつポスト検出の促進:TF-IDF,BERTおよびFastText埋め込みの比較検討
- Authors: Saad Ahmed Sazan, Mahdi H. Miraz, A B M Muntasir Rahman,
- Abstract要約: 本研究は,バングラにおける抑うつ的なソーシャルメディア投稿を識別する手法を提案する。
ドメインの専門家によって注釈付けされたこの研究で使用されるデータセットには、抑うつ的ポストと非抑うつ的ポストの両方が含まれている。
クラス不均衡の問題に対処するために,マイノリティクラスに対するランダムなオーバーサンプリングを利用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Due to massive adoption of social media, detection of users' depression through social media analytics bears significant importance, particularly for underrepresented languages, such as Bangla. This study introduces a well-grounded approach to identify depressive social media posts in Bangla, by employing advanced natural language processing techniques. The dataset used in this work, annotated by domain experts, includes both depressive and non-depressive posts, ensuring high-quality data for model training and evaluation. To address the prevalent issue of class imbalance, we utilised random oversampling for the minority class, thereby enhancing the model's ability to accurately detect depressive posts. We explored various numerical representation techniques, including Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) embedding and FastText embedding, by integrating them with a deep learning-based Convolutional Neural Network-Bidirectional Long Short-Term Memory (CNN-BiLSTM) model. The results obtained through extensive experimentation, indicate that the BERT approach performed better the others, achieving a F1-score of 84%. This indicates that BERT, in combination with the CNN-BiLSTM architecture, effectively recognises the nuances of Bangla texts relevant to depressive contents. Comparative analysis with the existing state-of-the-art methods demonstrates that our approach with BERT embedding performs better than others in terms of evaluation metrics and the reliability of dataset annotations. Our research significantly contribution to the development of reliable tools for detecting depressive posts in the Bangla language. By highlighting the efficacy of different embedding techniques and deep learning models, this study paves the way for improved mental health monitoring through social media platforms.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの普及により、ソーシャルメディア分析によるユーザーの抑うつの検出は、特にバングラのような表現不足言語において重要な意味を持つ。
本研究では,先進的な自然言語処理技術を用いて,バングラの抑うつ的ソーシャルメディア投稿を識別する手法を提案する。
この研究で使用されるデータセットは、ドメインの専門家によって注釈付けされ、抑うつ的ポストと非抑うつ的ポストの両方が含まれ、モデルトレーニングと評価のための高品質なデータを保証する。
クラス不均衡の問題に対処するため,マイノリティクラスに対するランダムなオーバーサンプリングを利用して,抑うつポストを正確に検出する能力を向上した。
本稿では,変換器(BERT)の埋め込みとFastTextの埋め込みを,深層学習に基づく畳み込みニューラルネットワーク-双方向長短期記憶(CNN-BiLSTM)モデルと組み合わせることで,TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)や双方向エンコーダ表現(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)の埋め込み,FastTextの埋め込みなど,さまざまな数値表現手法について検討した。
その結果,BERT法はF1スコアの84%を達成し,他の方法よりも優れた成績を示した。
このことは、BERTとCNN-BiLSTMアーキテクチャが組み合わさって、抑圧的な内容に関連するBanglaテキストのニュアンスを効果的に認識していることを示している。
既存の最先端手法との比較分析により、BERT埋め込みによるアプローチは、評価指標やデータセットアノテーションの信頼性の観点から、他の方法よりも優れていることが示された。
本研究は,バングラ語における抑うつ姿勢検出のための信頼性の高いツールの開発に大きく貢献する。
本研究は,様々な埋め込み手法と深層学習モデルの有効性を強調することによって,ソーシャルメディアプラットフォームによるメンタルヘルスモニタリングの改善方法を明らかにする。
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