基于计算方法的 Reddit 心理健康理解：知识感知多任务学习框架
计算与语言
2022-03-23 v1 人工智能
摘要
分析性别对于研究心血管疾病（CVD）中的心理健康（MH）支持至关重要。现有利用社交媒体提取 MH 症状的研究侧重于症状检测，往往忽略用户背景、疾病或性别。本研究旨在设计并评估一个系统，以捕捉 CVD 相关 MH 症状在社交媒体上如何因性别而呈现差异表达。我们观察到，由于单篇用户帖子中（不）相似 MH 症状共存以及症状描述因性别而异，可靠检测心脏病患者帖子中表达的 MH 症状具有挑战性。我们收集了 条（帖子和评论）语料，使用子版块标签和迁移学习方法进行标注。我们提出 GeM，一种新颖的任务自适应多任务学习方法，基于性别识别 CVD 患者的 MH 症状。具体而言，我们采用知识辅助的基于 RoBERTa 的双编码器模型来捕捉 CVD 相关的 MH 症状。此外，与 SOTA 语言模型相比，它提升了区分 MH 症状中性别语言的可靠性。我们的模型取得了高（统计显著）性能，并预测四类 MH 问题和两类性别标签，优于 RoBERTa，在症状识别任务上召回率提升 2.14%，在性别识别任务上提升 2.55%。
引用
@article{arxiv.2203.11856,
title = {A Computational Approach to Understand Mental Health from Reddit: Knowledge-aware Multitask Learning Framework},
author = {Usha Lokala and Aseem Srivastava and Triyasha Ghosh Dastidar and Tanmoy Chakraborty and Md Shad Akthar and Maryam Panahiazar and Amit Sheth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.11856},
year = {2022}
}