論文の概要: A Depression Detection Method Based on Multi-Modal Feature Fusion Using Cross-Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12825v1
- Date: Tue, 2 Jul 2024 13:13:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 08:37:51.489244
- Title: A Depression Detection Method Based on Multi-Modal Feature Fusion Using Cross-Attention
- Title（参考訳）: クロスアテンションを用いたマルチモーダル特徴融合に基づく抑うつ検出法
- Authors: Shengjie Li, Yinhao Xiao,
- Abstract要約: 世界の人口の約3.8%が落ち込んでいる。
低所得国と中所得国の75%以上が未治療のままである。
本稿では,クロスアテンションを用いたマルチモーダル特徴融合に基づく抑うつ検出手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4872769952628926
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Depression, a prevalent and serious mental health issue, affects approximately 3.8\% of the global population. Despite the existence of effective treatments, over 75\% of individuals in low- and middle-income countries remain untreated, partly due to the challenge in accurately diagnosing depression in its early stages. This paper introduces a novel method for detecting depression based on multi-modal feature fusion utilizing cross-attention. By employing MacBERT as a pre-training model to extract lexical features from text and incorporating an additional Transformer module to refine task-specific contextual understanding, the model's adaptability to the targeted task is enhanced. Diverging from previous practices of simply concatenating multimodal features, this approach leverages cross-attention for feature integration, significantly improving the accuracy in depression detection and enabling a more comprehensive and precise analysis of user emotions and behaviors. Furthermore, a Multi-Modal Feature Fusion Network based on Cross-Attention (MFFNC) is constructed, demonstrating exceptional performance in the task of depression identification. The experimental results indicate that our method achieves an accuracy of 0.9495 on the test dataset, marking a substantial improvement over existing approaches. Moreover, it outlines a promising methodology for other social media platforms and tasks involving multi-modal processing. Timely identification and intervention for individuals with depression are crucial for saving lives, highlighting the immense potential of technology in facilitating early intervention for mental health issues.
- Abstract（参考訳）: うつ病は重篤な精神疾患であり、世界の人口の約3.8 %に影響を及ぼしている。
効果的な治療法が存在するにもかかわらず、低所得国や中所得国では75%以上の人が治療を受けていない。
本稿では,クロスアテンションを用いたマルチモーダル特徴融合に基づく抑うつ検出手法を提案する。
テキストから語彙的特徴を抽出する事前学習モデルとしてMacBERTを採用し、タスク固有のコンテキスト理解を洗練するためのTransformerモジュールを付加することにより、対象タスクへのモデルの適応性が向上する。
従来のマルチモーダルな特徴を単純に結合するプラクティスとは違い、このアプローチは機能統合にクロスアテンションを活用し、抑うつ検出の精度を大幅に改善し、ユーザの感情や行動をより包括的かつ正確に分析することを可能にする。
さらに,MFFNC(Cross-Attention)に基づくマルチモーダル・フィーチャー・フュージョン・ネットワークを構築し,抑うつ識別のタスクにおいて例外的な性能を示す。
実験結果から,本手法はテストデータセット上で0.9495の精度を実現し,既存手法よりも大幅に改善したことを示す。
さらに、他のソーシャルメディアプラットフォームやマルチモーダル処理に関わるタスクに対する有望な方法論を概説する。
うつ病患者のタイムリーな識別と介入は、生命を救うために不可欠であり、メンタルヘルス問題への早期介入を促進する技術の可能性を強調している。
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