論文の概要: SINAI at eRisk@CLEF 2022: Approaching Early Detection of Gambling and Eating Disorders with Natural Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14806v1
- Date: Thu, 18 Sep 2025 10:03:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.159151
- Title: SINAI at eRisk@CLEF 2022: Approaching Early Detection of Gambling and Eating Disorders with Natural Language Processing
- Title(参考訳): eRisk@CLEF 2022でのSINAI:自然言語処理によるギャンブル・摂食障害の早期発見へのアプローチ
- Authors: Alba Maria Marmol-Romero, Salud Maria Jimenez-Zafra, Flor Miriam Plaza-del-Arco, M. Dolores Molina-Gonzalez, Maria-Teresa Martin-Valdivia, Arturo Montejo-Raez,
- Abstract要約: 本稿では,eRisk@CLEFラボにおけるSINAIチームの参加について述べる。
Task 1で提示されるアプローチは、Transformerからの文の埋め込みの使用に基づいている。
タスク3のアプローチは、トランスフォーマーからの文脈的単語埋め込みを用いたテキスト類似度推定に基づいている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.303345937552717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper describes the participation of the SINAI team in the eRisk@CLEF lab. Specifically, two of the proposed tasks have been addressed: i) Task 1 on the early detection of signs of pathological gambling, and ii) Task 3 on measuring the severity of the signs of eating disorders. The approach presented in Task 1 is based on the use of sentence embeddings from Transformers with features related to volumetry, lexical diversity, complexity metrics, and emotion-related scores, while the approach for Task 3 is based on text similarity estimation using contextualized word embeddings from Transformers. In Task 1, our team has been ranked in second position, with an F1 score of 0.808, out of 41 participant submissions. In Task 3, our team also placed second out of a total of 3 participating teams.
- Abstract(参考訳): 本稿では,eRisk@CLEFラボにおけるSINAIチームの参加について述べる。
具体的には、提案された2つのタスクに対処する。
一 病的ギャンブルの兆候の早期発見に関する第一項及び
二 摂食障害の徴候の重症度を測定すること。
タスク1で提示されるアプローチは、音量、語彙の多様性、複雑性のメトリクス、感情関連のスコアに関連する特徴を持つトランスフォーマーからの文の埋め込みをベースとし、タスク3のアプローチはトランスフォーマーからの文脈化された単語埋め込みを用いたテキスト類似度推定に基づいている。
第1タスクでは、41名の応募者のうち、F1スコア0.808で第2位にランクインしました。
タスク3では、私たちのチームが参加チームの合計3つのうち2つを配置しました。
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