論文の概要: A Survey on Multilingual Mental Disorders Detection from Social Media Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15556v1
• Date: Wed, 21 May 2025 14:15:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:59.687214
• Title: A Survey on Multilingual Mental Disorders Detection from Social Media Data
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアデータからの多言語精神障害検出に関する調査
• Authors: Ana-Maria Bucur, Marcos Zampieri, Tharindu Ranasinghe, Fabio Crestani,
• Abstract要約: 本研究は,多言語ソーシャルメディアデータを用いたメンタルヘルス障害の検出に関する第1回調査である。 オンライン言語パターンと自己開示行動に影響を与える文化的ニュアンスについて検討する。 メンタルヘルススクリーニングのためのNLPモデルの開発に使用できる多言語データ収集の包括的リストを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.167802086240293
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The increasing prevalence of mental health disorders globally highlights the urgent need for effective digital screening methods that can be used in multilingual contexts. Most existing studies, however, focus on English data, overlooking critical mental health signals that may be present in non-English texts. To address this important gap, we present the first survey on the detection of mental health disorders using multilingual social media data. We investigate the cultural nuances that influence online language patterns and self-disclosure behaviors, and how these factors can impact the performance of NLP tools. Additionally, we provide a comprehensive list of multilingual data collections that can be used for developing NLP models for mental health screening. Our findings can inform the design of effective multilingual mental health screening tools that can meet the needs of diverse populations, ultimately improving mental health outcomes on a global scale.
• Abstract（参考訳）: メンタルヘルス障害の流行の高まりは、多言語コンテキストで使用できる効果的なデジタルスクリーニング方法の緊急の必要性を強調している。 しかし、既存の研究のほとんどは、英語以外のテキストで見られるかもしれない重要な精神的な健康信号を見越して、英語のデータに焦点を当てている。 この重要なギャップに対処するため,多言語ソーシャルメディアデータを用いたメンタルヘルス障害の検出に関する第1回調査を行った。 オンライン言語パターンや自己開示行動に影響を与える文化的ニュアンスや,これらの要因がNLPツールのパフォーマンスに与える影響について検討する。 さらに、メンタルヘルススクリーニングのためのNLPモデルの開発に使用できる多言語データコレクションの包括的リストを提供する。 本研究は, 多様な人口のニーズを満たす効果的な多言語型メンタルヘルススクリーニングツールの設計と, 最終的に世界規模でメンタルヘルスの成果を向上することを示すものである。

関連論文リスト

• A Survey of Large Language Models in Mental Health Disorder Detection on Social Media [6.494919397864379]
  本稿では,ソーシャルメディア上でのメンタルヘルス問題検出におけるLarge Language Models(LLMs)の可能性を検討することを目的とする。 本論文は、うつ病や不安などの最も一般的な精神疾患に焦点を当て、また精神障害や外因性障害も取り入れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T17:43:14Z)
• Towards Privacy-aware Mental Health AI Models: Advances, Challenges, and Opportunities [61.633126163190724]
  精神病は、社会的、個人的コストがかなり高い広範囲で不安定な状態である。 近年の人工知能(AI)の進歩は、うつ病、不安障害、双極性障害、統合失調症、外傷後ストレス障害などの病態を認識し、対処するための大きな可能性を秘めている。 データセットやトレーニング済みモデルからの機密データ漏洩のリスクを含むプライバシー上の懸念は、これらのAIシステムを実際の臨床環境にデプロイする上で、依然として重要な障壁である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T15:10:02Z)
• Detecting anxiety and depression in dialogues: a multi-label and explainable approach [5.635300481123079]
  不安と抑うつは世界中で最も一般的なメンタルヘルスの問題であり、人口の非無視的な部分に影響を及ぼす。 本研究では、不安と抑うつの多ラベル分類のための全く新しいシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T15:29:46Z)
• Building Multilingual Datasets for Predicting Mental Health Severity through LLMs: Prospects and Challenges [3.0382033111760585]
  大規模言語モデル(LLM)は、メンタルヘルス支援システムを含む様々な医療分野に統合されつつある。 本稿では、広く使われているメンタルヘルスデータセットを英語から6言語に翻訳した新しい多言語適応法を提案する。 このデータセットは、精神状態を検出し、複数の言語にわたる重症度を評価する上で、LLMのパフォーマンスを総合的に評価することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T22:14:34Z)
• A Survey on Large Language Models with Multilingualism: Recent Advances and New Frontiers [51.8203871494146]
  LLM(Large Language Models)の急速な開発は、自然言語処理における顕著な多言語機能を示している。 LLMのブレークスルーにもかかわらず、多言語シナリオの研究は依然として不十分である。 本調査は,多言語問題に対する研究コミュニティの取り組みを支援することを目的としており,LLMに基づく多言語自然言語処理における中核概念,鍵技術,最新の発展の包括的理解を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T17:47:39Z)
• Quantifying the Dialect Gap and its Correlates Across Languages [69.18461982439031]
  この研究は、明らかな相違を明らかにし、マインドフルなデータ収集を通じてそれらに対処する可能性のある経路を特定することによって、方言NLPの分野を強化する基盤となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T17:42:01Z)
• GDPR Compliant Collection of Therapist-Patient-Dialogues [48.091760741427656]
  我々は、欧州連合の一般データプライバシ規則の下で、精神医学クリニックでセラピストと患者との対話の収集を始める際に直面した課題について詳しく述べる。 本稿では、手順の各ステップの概要を述べ、この分野でのさらなる研究を動機付ける潜在的な落とし穴を指摘した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T15:51:10Z)
• Ensuring the Inclusive Use of Natural Language Processing in the Global Response to COVID-19 [58.720142291102135]
  低リソース言語を網羅することで、現在のNLPアプローチと将来のNLPアプローチをより包括的に行う方法について議論する。 我々は,NLPの正の社会的影響を最大化することに関心のある研究者のために,いくつかの今後の方向性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-11T12:54:26Z)
• Learning Language and Multimodal Privacy-Preserving Markers of Mood from Mobile Data [74.60507696087966]
  精神状態は、先進医療に共通する国でも診断されていない。 人間の行動を監視するための有望なデータソースのひとつは、日々のスマートフォンの利用だ。 本研究では,自殺行動のリスクが高い青少年集団の移動行動のデータセットを用いて,日常生活の行動マーカーについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T17:46:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。