用于 Reddit 文本的增强标注技术及用于分类英语和卢干达语抑郁严重程度的微调 Longformer 模型
计算与语言
2024-01-26 v1 机器学习
摘要
抑郁症是一项全球性负担，也是最难控制的心理健康状况之一。专家可以使用贝克抑郁量表（BDI）问卷早期检测其严重程度，对患者施用适当药物，并阻止其发展。由于担心潜在的污名化，许多患者在寻求帮助的各个阶段转向 Reddit 等社交媒体平台寻求建议和帮助。本研究从 Reddit 中提取文本以辅助诊断过程。它采用了一种提出的标注方法来对文本进行分类，并随后对 Longformer 模型进行微调。该模型的性能与基线模型（包括朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机和梯度提升）进行了比较。我们的研究结果表明，在一个定制数据集上，Longformer 模型在英语（48%）和卢干达语（45%）两种语言上的性能均优于基线模型。
引用
@article{arxiv.2401.14240,
title = {Enhanced Labeling Technique for Reddit Text and Fine-Tuned Longformer Models for Classifying Depression Severity in English and Luganda},
author = {Richard Kimera and Daniela N. Rim and Joseph Kirabira and Ubong Godwin Udomah and Heeyoul Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.14240},
year = {2024}
}
备注
In IEEE Proceedings of the 14th International Conference on ICT Convergence (ICTC), Jeju, Korea, October 2023