論文の概要: Tutorial on Using Machine Learning and Deep Learning Models for Mental Illness Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04342v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 06:43:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:59:05.474648
• Title: Tutorial on Using Machine Learning and Deep Learning Models for Mental Illness Detection
• Title（参考訳）: メンタル障害検出のための機械学習モデルとディープラーニングモデルを用いたチュートリアル
• Authors: Yeyubei Zhang, Zhongyan Wang, Zhanyi Ding, Yexin Tian, Jianglai Dai, Xiaorui Shen, Yunchong Liu, Yuchen Cao,
• Abstract要約: 本チュートリアルは、ソーシャルメディア上でのメンタルヘルス検出に機械学習およびディープラーニング手法を適用する際の共通の課題に対処するためのガイダンスを提供する。 実世界の例とステップバイステップの指示は、これらのテクニックを効果的に適用する方法を実証する。 これらのアプローチを共有することで、このチュートリアルは、研究者がより信頼性が高く、広く適用可能なメンタルヘルス研究モデルを構築するのを助けることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.036136619420474754
• License:
• Abstract: Social media has become an important source for understanding mental health, providing researchers with a way to detect conditions like depression from user-generated posts. This tutorial provides practical guidance to address common challenges in applying machine learning and deep learning methods for mental health detection on these platforms. It focuses on strategies for working with diverse datasets, improving text preprocessing, and addressing issues such as imbalanced data and model evaluation. Real-world examples and step-by-step instructions demonstrate how to apply these techniques effectively, with an emphasis on transparency, reproducibility, and ethical considerations. By sharing these approaches, this tutorial aims to help researchers build more reliable and widely applicable models for mental health research, contributing to better tools for early detection and intervention.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアはメンタルヘルスを理解するための重要な情報源となり、研究者はユーザーが作成した投稿からうつ病などの症状を検出する手段を提供している。 このチュートリアルは、これらのプラットフォーム上でのメンタルヘルス検出に機械学習とディープラーニングメソッドを適用する際の共通の課題に対処するための実践的なガイダンスを提供する。 多様なデータセットを扱うための戦略、テキスト前処理の改善、不均衡なデータやモデル評価といった問題への対処に重点を置いている。 実世界の例とステップバイステップの指示は、透明性、再現性、倫理的考慮に重点を置いて、これらのテクニックを効果的に適用する方法を示します。 これらのアプローチを共有することで、このチュートリアルは、研究者がより信頼性が高く広範囲に適用可能なメンタルヘルス研究モデルの構築を支援し、早期発見と介入のためのより良いツールに寄与することを目的としている。

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