論文の概要: A Primer on Word Embeddings: AI Techniques for Text Analysis in Social Work
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07156v1
- Date: Mon, 11 Nov 2024 17:33:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:10:10.120668
- Title: A Primer on Word Embeddings: AI Techniques for Text Analysis in Social Work
- Title（参考訳）: 単語埋め込みのプライマー: ソーシャルワークにおけるテキスト分析のためのAI技術
- Authors: Brian E. Perron, Kelley A. Rivenburgh, Bryan G. Victor, Zia Qi, Hui Luan,
- Abstract要約: 本稿では,ソーシャルワーク研究者に単語埋め込みを紹介する。
基本概念、技術的基礎、実践的応用について議論する。
ソーシャルワークに埋め込み技術をうまく実装するには、ドメイン固有モデルの開発、アクセス可能なツールの作成、ソーシャルワークの倫理的原則に沿ったベストプラクティスの確立が必要であると結論付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Word embeddings represent a transformative technology for analyzing text data in social work research, offering sophisticated tools for understanding case notes, policy documents, research literature, and other text-based materials. This methodological paper introduces word embeddings to social work researchers, explaining how these mathematical representations capture meaning and relationships in text data more effectively than traditional keyword-based approaches. We discuss fundamental concepts, technical foundations, and practical applications, including semantic search, clustering, and retrieval augmented generation. The paper demonstrates how embeddings can enhance research workflows through concrete examples from social work practice, such as analyzing case notes for housing instability patterns and comparing social work licensing examinations across languages. While highlighting the potential of embeddings for advancing social work research, we acknowledge limitations including information loss, training data constraints, and potential biases. We conclude that successfully implementing embedding technologies in social work requires developing domain-specific models, creating accessible tools, and establishing best practices aligned with social work's ethical principles. This integration can enhance our ability to analyze complex patterns in text data while supporting more effective services and interventions.
- Abstract（参考訳）: 単語の埋め込みは、社会労働研究におけるテキストデータを分析し、ケースノート、政策文書、研究文献、その他のテキストベースの資料を理解するための洗練されたツールを提供する革新的技術である。
本稿では,ソーシャルワーク研究者に単語埋め込みを導入し,これらの数学的表現が従来のキーワードベースアプローチよりもテキストデータの意味や関係を効果的に捉える方法を説明する。
本稿では,セマンティック検索,クラスタリング,検索拡張生成などの基本概念,技術基盤,実践的応用について論じる。
本論文は, 住宅の不安定性パターンのケースノートの分析や, 言語間でのソーシャルワークのライセンス試験の比較など, ソーシャルワーク実践の具体例を通じて, 組込みが研究ワークフローをいかに向上させるかを示す。
ソーシャルワーク研究を進めるための埋め込みの可能性を強調しながら、情報損失、データ制約のトレーニング、潜在的なバイアスなどの制限を認めます。
ソーシャルワークに埋め込み技術をうまく実装するには、ドメイン固有モデルの開発、アクセス可能なツールの作成、ソーシャルワークの倫理的原則に沿ったベストプラクティスの確立が必要であると結論付けている。
この統合により、より効果的なサービスや介入をサポートしながら、テキストデータの複雑なパターンを分析する能力が向上します。
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