論文の概要: Mental Disorders Detection in the Era of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07129v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 10:14:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 22:06:43.506017
• Title: Mental Disorders Detection in the Era of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける精神障害検出
• Authors: Gleb Kuzmin, Petr Strepetov, Maksim Stankevich, Ivan Smirnov, Artem Shelmanov,
• Abstract要約: 本稿では、抑うつや不安を検知するタスクにおける機械学習手法、エンコーダベースモデル、および大規模言語モデル(LLM)の有効性を比較した。 我々は、言語的特徴に基づくAutoMLモデル、BERTのようなエンコーダベースのトランスフォーマーのバリエーション、そして病理分類モデルとして最先端のLCMを試験した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.653399559827737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper compares the effectiveness of traditional machine learning methods, encoder-based models, and large language models (LLMs) on the task of detecting depression and anxiety. Five datasets were considered, each differing in format and the method used to define the target pathology class. We tested AutoML models based on linguistic features, several variations of encoder-based Transformers such as BERT, and state-of-the-art LLMs as pathology classification models. The results demonstrated that LLMs outperform traditional methods, particularly on noisy and small datasets where training examples vary significantly in text length and genre. However, psycholinguistic features and encoder-based models can achieve performance comparable to language models when trained on texts from individuals with clinically confirmed depression, highlighting their potential effectiveness in targeted clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の機械学習手法,エンコーダベースモデル,および大規模言語モデル(LLM)がうつ病や不安を検知するタスクに与える影響を比較検討する。 5つのデータセットが検討され、それぞれがフォーマットが異なることと、対象の病理クラスを定義するために使用される方法が検討された。 我々は、言語的特徴に基づくAutoMLモデル、BERTのようなエンコーダベースのトランスフォーマーのバリエーション、そして病理分類モデルとして最先端のLCMを試験した。 その結果,LLMは従来の手法,特に学習例がテキストの長さやジャンルによって大きく異なるノイズや小さなデータセットよりも優れていた。 しかし、精神言語学的特徴とエンコーダに基づくモデルは、臨床的に確認されたうつ病の個人からテキストで訓練された場合、言語モデルに匹敵するパフォーマンスを達成でき、標的とする臨床応用におけるその可能性を強調している。

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