論文の概要: NarrationDep: Narratives on Social Media For Automatic Depression Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17174v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 11:24:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 14:04:14.565579
• Title: NarrationDep: Narratives on Social Media For Automatic Depression Detection
• Title（参考訳）: NarrationDep: 自動抑うつ検出のためのソーシャルメディアに関するナラティブ
• Authors: Hamad Zogan, Imran Razzak, Shoaib Jameel, Guandong Xu,
• Abstract要約: 我々は、抑うつに関連する物語を検出することに焦点を当てた、textttNarrationDepと呼ばれる新しいモデルを開発した。 textttNarrationDepは、個々のツイート表現とユーザのツイートのクラスタを共同でモデル化するディープラーニングフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.11420537250414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media posts provide valuable insight into the narrative of users and their intentions, including providing an opportunity to automatically model whether a social media user is depressed or not. The challenge lies in faithfully modelling user narratives from their online social media posts, which could potentially be useful in several different applications. We have developed a novel and effective model called \texttt{NarrationDep}, which focuses on detecting narratives associated with depression. By analyzing a user's tweets, \texttt{NarrationDep} accurately identifies crucial narratives. \texttt{NarrationDep} is a deep learning framework that jointly models individual user tweet representations and clusters of users' tweets. As a result, \texttt{NarrationDep} is characterized by a novel two-layer deep learning model: the first layer models using social media text posts, and the second layer learns semantic representations of tweets associated with a cluster. To faithfully model these cluster representations, the second layer incorporates a novel component that hierarchically learns from users' posts. The results demonstrate that our framework outperforms other comparative models including recently developed models on a variety of datasets.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの投稿は、ユーザーが落ち込んでいるかどうかを自動的にモデル化する機会を含む、ユーザーの物語とその意図に関する貴重な洞察を提供する。 この課題は、オンラインソーシャルメディア投稿からユーザーストーリーを忠実にモデル化することにある。 我々は,抑うつに関連する物語を検出することに焦点を当てた,新規で効果的なモデルである「texttt{NarrationDep}」を開発した。 ユーザのつぶやきを分析することで、‘texttt{NarrationDep} は重要な物語を正確に識別する。 \texttt{NarrationDep}は、個々のツイート表現とユーザのツイートのクラスタを共同でモデル化するディープラーニングフレームワークである。 その結果,<texttt{NarrationDep} は,ソーシャルメディアのテキスト投稿を用いた第1層モデルと,クラスタに関連するツイートの意味表現を学習する第2層という,新しい2層ディープラーニングモデルによって特徴づけられる。 これらのクラスタ表現を忠実にモデル化するために、第2のレイヤでは、ユーザの投稿から階層的に学習する新しいコンポーネントが組み込まれている。 その結果、我々のフレームワークは、最近開発された様々なデータセットのモデルを含め、他の比較モデルよりも優れていることが示された。

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