論文の概要: Understanding Student Sentiment on Mental Health Support in Colleges Using Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04326v1
- Date: Mon, 18 Nov 2024 02:53:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-08 09:16:14.283761
- Title: Understanding Student Sentiment on Mental Health Support in Colleges Using Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた大学生のメンタルヘルス支援に対する学生感の理解
- Authors: Palak Sood, Chengyang He, Divyanshu Gupta, Yue Ning, Ping Wang,
- Abstract要約: 本稿では,学生音声調査データを用いて,大規模言語モデル(LLM)を用いたメンタルヘルス支援に対する学生の感情分析を行う。
従来の機械学習手法と最先端のLCMの両方の調査は、この新しいデータセット上でのGPT-3.5とBERTの最高のパフォーマンスを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3204794327005205
- License:
- Abstract: Mental health support in colleges is vital in educating students by offering counseling services and organizing supportive events. However, evaluating its effectiveness faces challenges like data collection difficulties and lack of standardized metrics, limiting research scope. Student feedback is crucial for evaluation but often relies on qualitative analysis without systematic investigation using advanced machine learning methods. This paper uses public Student Voice Survey data to analyze student sentiments on mental health support with large language models (LLMs). We created a sentiment analysis dataset, SMILE-College, with human-machine collaboration. The investigation of both traditional machine learning methods and state-of-the-art LLMs showed the best performance of GPT-3.5 and BERT on this new dataset. The analysis highlights challenges in accurately predicting response sentiments and offers practical insights on how LLMs can enhance mental health-related research and improve college mental health services. This data-driven approach will facilitate efficient and informed mental health support evaluation, management, and decision-making.
- Abstract（参考訳）: 大学におけるメンタルヘルスサポートは、カウンセリングサービスを提供し、支援イベントを組織することで、学生の教育に不可欠である。
しかし、データ収集の難しさや標準化されたメトリクスの欠如、研究範囲の制限といった課題に直面している。
学生のフィードバックは評価には不可欠であるが、高度な機械学習手法を用いて体系的な調査を行わずに質的な分析に頼っていることが多い。
本稿では,学生音声調査データを用いて,大規模言語モデル(LLM)を用いたメンタルヘルス支援に対する学生の感情分析を行う。
我々は人間と機械の協調による感情分析データセットSMILE-Collegeを開発した。
従来の機械学習手法と最先端のLCMの両方の調査は、この新しいデータセット上でのGPT-3.5とBERTの最高のパフォーマンスを示した。
この分析は、反応感情を正確に予測する上での課題を強調し、LLMがメンタルヘルス関連の研究をどのように強化し、カレッジのメンタルヘルスサービスを改善するかについて実践的な洞察を提供する。
このデータ駆動型アプローチは、効率的でインフォームドなメンタルヘルスサポートの評価、管理、意思決定を促進する。
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