KUCST@LT-EDI-ACL2022:ソーシャルメディアテキストからのうつ病の徴候検出【JST・京大機械翻訳】

Agirrezabal Manex; Amann Janek

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216560966641 整理番号：22P0328903

KUCST@LT-EDI-ACL2022:ソーシャルメディアテキストからのうつ病の徴候検出【JST・京大機械翻訳】

KUCST@LT-EDI-ACL2022: Detecting Signs of Depression from Social Media Text

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発行年： 2022年04月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,ソーシャルメディアテキストからのうつ病の兆候を検出するアプローチを示した。著者らのモデルは,単語ユニグラム,部分音声タグ,可読性測度,および第1,第2または第3人の使用,および単語の数に依存する。著者らの最良モデルは,31チームから,0.439のマクロF1スコアを得て,25番目をランク付けした。さらに,ロジスティック回帰モデルの解釈可能性を利用して,これらがトピックに関するさらなる研究に有用であることを期待してモデル係数を解釈する試みを行った。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 自然語処理

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