评估情感词典在抑郁症状估计中的融合效果
计算与语言
2024-05-01 v1 人工智能
摘要
本文探讨了将情感、情感和领域特定词典整合到基于Transformer的抑郁症状估计模型中的影响。通过在患者-治疗师对话的输入 transcript 以及社交媒体帖子中标记词汇，将词典信息添加到模型中。总体结果表明，在预训练语言模型中引入外部知识对预测性能有益，而不同词典在针对特定任务时表现出不同行为。此外，本文取得了对患者-治疗师访谈抑郁水平估计的新型最先进结果。
引用
@article{arxiv.2404.19359,
title = {Evaluating Lexicon Incorporation for Depression Symptom Estimation},
author = {Kirill Milintsevich and Gaël Dias and Kairit Sirts},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.19359},
year = {2024}
}
备注
Accepted to Clinical NLP workshop at NAACL 2024