論文の概要: Explainable Depression Detection using Masked Hard Instance Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24609v1
• Date: Fri, 30 May 2025 14:01:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.983551
• Title: Explainable Depression Detection using Masked Hard Instance Mining
• Title（参考訳）: Masked Hard Instance Mining を用いた説明可能な圧縮検出
• Authors: Patawee Prakrankamanant, Shinji Watanabe, Ekapol Chuangsuwanich,
• Abstract要約: うつ病検出タスクにおける説明可能性を高めるため,マスケッドハード・インスタンス・マイニング(MHIM)を提案する。 MHIMは、モデル内の注意重みを戦略的に隠蔽し、より広範囲の有能な特徴に注意を分散させる。 以上の結果から,MHIMは予測精度と説明可能性の両方の観点から性能を著しく向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.65226446853377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the critical need for improved explainability in text-based depression detection. While offering predictive outcomes, current solutions often overlook the understanding of model predictions which can hinder trust in the system. We propose the use of Masked Hard Instance Mining (MHIM) to enhance the explainability in the depression detection task. MHIM strategically masks attention weights within the model, compelling it to distribute attention across a wider range of salient features. We evaluate MHIM on two datasets representing distinct languages: Thai (Thai-Maywe) and English (DAIC-WOZ). Our results demonstrate that MHIM significantly improves performance in terms of both prediction accuracy and explainability metrics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキストによる抑うつ検出における説明可能性の向上の必要性について論じる。 予測結果を提供する一方で、現在のソリューションはしばしば、システムに対する信頼を妨げるモデル予測の理解を見落としている。 うつ病検出タスクにおける説明可能性を高めるため,マスケッドハード・インスタンス・マイニング(MHIM)を提案する。 MHIMは、モデル内の注意重みを戦略的に隠蔽し、より広範囲の有能な特徴に注意を分散させる。 タイ語 (Thai-Maywe) と英語 (DAIC-WOZ) の2つの異なる言語を表すデータセット上でMHIMを評価する。 以上の結果から,MHIMは予測精度と説明可能性の両方の観点から性能を著しく向上することが示された。

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