論文の概要: DepressionX: Knowledge Infused Residual Attention for Explainable Depression Severity Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14985v1
- Date: Fri, 24 Jan 2025 23:42:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:55:39.846878
- Title: DepressionX: Knowledge Infused Residual Attention for Explainable Depression Severity Assessment
- Title（参考訳）: DepressionX: 説明可能なうつ病重症度評価のための残留注意を注入した知識
- Authors: Yusif Ibrahimov, Tarique Anwar, Tommy Yuan,
- Abstract要約: 本稿は、Facebook、$mathbbX$(元Twitter)、Redditなどのプラットフォームをメンタルヘルスアセスメントに利用することを検討する。
本稿では,抑うつ重大度検出のためのドメイン知識注入型残留注意モデルDepressionXを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7689629183085726
- License:
- Abstract: In today's interconnected society, social media platforms have become an important part of our lives, where individuals virtually express their thoughts, emotions, and moods. These expressions offer valuable insights into their mental health. This paper explores the use of platforms like Facebook, $\mathbb{X}$ (formerly Twitter), and Reddit for mental health assessments. We propose a domain knowledge-infused residual attention model called DepressionX for explainable depression severity detection. Existing deep learning models on this problem have shown considerable performance, but they often lack transparency in their decision-making processes. In healthcare, where decisions are critical, the need for explainability is crucial. In our model, we address the critical gap by focusing on the explainability of depression severity detection while aiming for a high performance accuracy. In addition to being explainable, our model consistently outperforms the state-of-the-art models by over 7% in terms of $\text{F}_1$ score on balanced as well as imbalanced datasets. Our ultimate goal is to establish a foundation for trustworthy and comprehensible analysis of mental disorders via social media.
- Abstract（参考訳）: 今日の相互接続社会では、ソーシャルメディアプラットフォームが私たちの生活の重要な部分となり、個人は自分の思考、感情、気分を事実上表現している。
これらの表現は、彼らの精神状態に関する貴重な洞察を与えてくれる。
本稿は、Facebook、$\mathbb{X}$(以前のTwitter)、Redditなどのプラットフォームをメンタルヘルスアセスメントに利用することを検討する。
本稿では,抑うつ重大度検出のためのドメイン知識注入型残留注意モデルDepressionXを提案する。
この問題に関する既存のディープラーニングモデルは、かなりのパフォーマンスを示しているが、意思決定プロセスにおいて透明性を欠いていることが多い。
意思決定が重要である医療では、説明可能性の必要性が不可欠である。
本モデルでは, 高精度化を目標として, うつ病重大度検出の再現性に着目して, 限界ギャップに対処する。
説明可能なことに加えて、我々のモデルはバランスの取れたデータセットと不均衡なデータセットに対する$\text{F}_1$スコアにおいて、最先端のモデルを7%以上上回ります。
我々の究極の目標は、ソーシャルメディアを通じて精神障害を信頼できる、理解可能な分析するための基盤を確立することです。
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