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J-GLOBAL ID：201902281379097939   整理番号：19A2418071

バイリンガル語アラインメントを用いたTwitterにおける横断的うつ病検出【JST・京大機械翻訳】

Crosslingual Depression Detection in Twitter Using Bilingual Word Alignments

著者 (4件)： Coello-Guilarte Laritza (Instituto Nacional de Astrofisica, Optica y Electronica, Puebla, Mexico) ,  Ortega-Mendoza Rosa Maria (Instituto Nacional de Astrofisica, Optica y Electronica, Puebla, Mexico) ,  Villasenor-Pineda Luis (Instituto Nacional de Astrofisica, Optica y Electronica, Puebla, Mexico) ,  Montes-y-Gomez Manuel (Instituto Nacional de Astrofisica, Optica y Electronica, Puebla, Mexico)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11696  ページ： 49-61  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 欝病は,強い社会的および経済的意味を有する精神障害である。その関連性により,最近,いくつかの研究が,抑制されたユーザを同定し,追跡するための社会的メディアコンテンツの分析を探求した。ほとんどのアプローチはラベル付き訓練データの利用可能性に支持された教師つき学習戦略に従う。残念ながら,そのようなデータを得ることは非常に複雑で費用がかかる。この問題を扱うために,本論文では,特定の言語で既にラベル付けされたデータが,他の言語における抑欝を分類するために活用できるというアイデアに基づいて,クロス舌アプローチを提案した。提案した方法は単語レベルのアラインメントプロセスに基づいている。特に,アラインメントに対する2つの表現を提案した。それらの一つは,心理学的資源LIWCを利用し,もう一つは二つの単語埋め込みを利用する。提案したアプローチを評価するために,ソースとターゲットデータとしてそれぞれ英語とスペインのツイートを採用することにより,うつ病の検出に直面した。結果は,テキストの自動翻訳に基づく解を上回り,提案したアプローチの有用性を確認した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 英語 ,  言語 ,  抑うつ ,  機械翻訳 ,  精神障害 ,  教師つき学習 ,  心理学 ,  *うつ病 ,  スペイン ,  *アラインメント ,  単語
準シソーラス用語： テキスト ,  訓練データ ,  *バイリンガル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： バイリンガル ,  アラインメント ,  Twitter ,  うつ病