論文の概要: A Comparative Analysis of Transformer and LSTM Models for Detecting Suicidal Ideation on Reddit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15404v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 01:17:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:22:43.997325
• Title: A Comparative Analysis of Transformer and LSTM Models for Detecting Suicidal Ideation on Reddit
• Title（参考訳）: Redditにおける適切なアイデア検出のためのトランスフォーマーモデルとLSTMモデルの比較分析
• Authors: Khalid Hasan, Jamil Saquer,
• Abstract要約: 多くの人がRedditのようなソーシャルメディアプラットフォームで自殺的な考えを表明しています。 本稿では, 深層学習変換器モデルBERT, RoBERTa, DistilBERT, ALBERT, ELECTRAの有効性を検討した。 RoBERTaは93.22%、F1スコア93.14%の最も効果的なモデルとして登場した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193066
• License:
• Abstract: Suicide is a critical global health problem involving more than 700,000 deaths yearly, particularly among young adults. Many people express their suicidal thoughts on social media platforms such as Reddit. This paper evaluates the effectiveness of the deep learning transformer-based models BERT, RoBERTa, DistilBERT, ALBERT, and ELECTRA and various Long Short-Term Memory (LSTM) based models in detecting suicidal ideation from user posts on Reddit. Toward this objective, we curated an extensive dataset from diverse subreddits and conducted linguistic, topic modeling, and statistical analyses to ensure data quality. Our results indicate that each model could reach high accuracy and F1 scores, but among them, RoBERTa emerged as the most effective model with an accuracy of 93.22% and F1 score of 93.14%. An LSTM model that uses attention and BERT embeddings performed as the second best, with an accuracy of 92.65% and an F1 score of 92.69%. Our findings show that transformer-based models have the potential to improve suicide ideation detection, thereby providing a path to develop robust mental health monitoring tools from social media. This research, therefore, underlines the undeniable prospect of advanced techniques in Natural Language Processing (NLP) while improving suicide prevention efforts.
• Abstract（参考訳）: 自殺は、特に若年層において、年間70万人以上の死者を負う重要な世界的な健康問題である。 多くの人がRedditのようなソーシャルメディアプラットフォームで自殺的な考えを表明しています。 本稿では, ディープラーニングトランスフォーマーモデルBERT, RoBERTa, DistilBERT, ALBERT, ELECTRAおよびLong Short-Term Memory(LSTM)モデルを用いて, Reddit上のユーザ投稿から自殺的思考を検出する。 この目的のために,多様なサブレディットから収集した広範囲なデータセットを収集し,言語,トピックモデリング,統計解析を行い,データ品質を保証した。 以上の結果から,各モデルは高い精度とF1スコアに達する可能性が示唆されたが,RoBERTaは93.22%,F1スコアは93.14%と最も効果的なモデルとして出現した。 注意とBERT埋め込みを用いたLSTMモデルは、92.65%の精度と92.69%のF1スコアで2番目に良い結果を得た。 以上の結果から,トランスフォーマーを用いたモデルでは,自殺の発案検出を改善する可能性があり,ソーシャルメディアから堅牢なメンタルヘルスモニタリングツールを開発するための道が開ける可能性が示唆された。 そこで本研究では,NLP(Natural Language Processing, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 自然言語処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 音声処理, 情報処理

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