ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تحليل العنقودية للخطاب الصحة العقلية عبر الإنترنت باستخدام تمثيلات السياق العميقة المخفوقة للموضوع

Cluster Analysis of Online Mental Health Discourse using Topic-Infused Deep Contextualized Representations

453   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

مع الصحة العقلية كملم مشكلة في NLP، يدور الجزء الأكبر من الأدب المعاصر حول بناء نماذج تنبؤات أمرية أفضل. كان البحث التركيز على تحديد مجموعات المناقشة في مجتمعات الصحة العقلية عبر الإنترنت محدودا نسبيا. علاوة على ذلك، نظرا لأن المنهجيات الأساسية المستخدمة في هذه الدراسات تتفق بشكل أساسي مع نماذج تعليم الآلة التقليدية والأساليب الإحصائية، فإن نطاق إدخال تمثيلات الكلمات السياقية لموضوع استخراج الموضوع والشيء من المجتمعات الصحية العقلية عبر الإنترنت مفتوحة. وهكذا، في هذا البحث، نقترح تمثيل موضوعي عميق مدعوم، وهي تقنية تمثيل بيانات رواية تستخدم ABLENCODERS لجمع بين المدينات السياقية العميقة مع المعلومات الموضعية، وتوليد تمثيلات قوية للتجميع النصي. التحقيق في الخطاب Reddit على اضطراب ما بعد الصدمة الاضطرابات (PTSD) واضطراب الإجهاد بعد الصدمة المعقدة (C-PTSD)، ونحن نرفض المجموعات المواضيعية التي تمثل المواضيع والسمات الكامنة التي تمت مناقشتها في Subretits R / PTSD و R / CPTSD. علاوة على ذلك، نقدم أيضا تحليلا نوعيا وتوصيف كل كتلة، وكشف مواضيع الخطاب السائدة.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

تم إلقاء اللوم على الاستقطاب المتزايد لوسائل الإعلام الإخبارية بسبب عدم الخلاف والجدل وحتى العنف. وبالتالي فإن التعرف المبكر للمواضيع المستقطبة هو مسألة عاجلة يمكن أن تساعد في تخفيف الصراع. ومع ذلك، لا يزال القياس الدقيق للاستقطاب الحكيم في الموضوع ت حديا للبحث المفتوح. لمعالجة هذه الفجوة، نقترح Eptisanship-Aware السياقي الموضوع (PACTE)، وهي طريقة للكشف تلقائيا عن الموضوعات المستقطبة من مصادر الأخبار الحزبية. على وجه التحديد، باستخدام نموذج لغة تم تصنيعه حول التعرف على حزب المقالات الإخبارية، نمثل أيديولوجية لجنة أخبار حول موضوع من خلال تضمين موضوع Corpus-contentralized وقياس الاستقطاب باستخدام مسافة جيبوز. نحن نطبق طريقنا إلى مجموعة بيانات من المقالات الإخبارية حول جائحة CovID-19. تظهر تجارب واسعة على مصادر وأخبار مختلفة ومواضيع فعالية طريقتنا لالتقاط الاستقطاب الموضعي، كما هو موضح بفعاليتها لاسترجاع أكثر الموضوعات المستقطبة.
العديد من النماذج الإحصائية لها دقة عالية على معايير الاختبار، ولكنها ليست تفسيرها، لا يمكن إعادة استخدام النضال في سيناريوهات الموارد المنخفضة، ولا يمكن إعادة استخدامها لمهام متعددة، ولا يمكن دمج خبرات المجال بسهولة.هذه العوامل تحد من استخدامها، لا سيما في إعدادات الصحة العقلية، حيث من الصعب التعليق على مجموعات البيانات والنواتج النموذجية لها تأثير كبير.نقدم بنية micromodel لمعالجة هذه التحديات.يسمح نهجنا الباحثين ببناء تمثيلات قابلة للتفسير تضمين معرفة المجال وتقديم توضيحات خلال عملية قرار النموذج.نوضح الفكرة على مهام الصحة العقلية المتعددة: تصنيف الاكتئاب، تصنيف PTSD، وتقييم المخاطر الانتحارية.تنتج أنظمتنا باستمرار نتائج قوية، حتى في سيناريوهات الموارد المنخفضة، وهي أكثر تفسيرا من الأساليب البديلة.
غالبا ما تكون معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هي العمود الفقري لأنظمة اليوم لتفاعلات المستخدم واسترجاع المعلومات وغيرها. تعتمد العديد من تطبيقات NLP هذه على تمثيلات متخصصة متخصصة (E.G. Adgeddings Word، نماذج الموضوع) التي تحسن القدرة على السبب في العلاق ات بين وثائق Corpus. يقترن التقدم بالتقدم المحرز في التمثيلات المستفادة، كما أن مقاييس التشابه المستخدمة لمقارنة تمثيل الوثائق تتطور أيضا، مع اختلاف العديد من المقترحات في وقت الحساب أو الترجمة الشفوية. في هذه الورقة نقترح امتدادا لمقياس مسافة توثيق هجينة ناشئة محددة تجمع بين نماذج الموضوع و Adgeddings Word: النقل الهرمي للموضوع (Hott). في محددة، نقوم بتوسيع Hott باستخدام تمثيلات الكلمات المحسنة للسياق. نحن نقدم التحقق من صحة نهجنا على مجموعات البيانات العامة، باستخدام برت نموذج اللغة لمهمة تصنيف المستندات. تشير النتائج إلى أداء تنافسي من متري Hott الموسعة. علاوة على ذلك، قم بتطبيق مقياس التشغيل السريع وتمديده لدعم أبحاث الوسائط التعليمية، بمهمة استرجاع للمواضيع المطابقة في المناهج الدراسية الألمانية إلى ممرات الكتب المدرسية التعليمية، إلى جانب تقديم وثيقة توضيحية مساعدة تمثل الموضوع المهيمن للوثيقة المستردة. في دراسة المستخدم، تفضل طريقة تفسيرنا على الكلمات الرئيسية الموضوعية العادية.
منذ إنشائها، أدت نماذج اللغة القائمة على المحولات إلى مكاسب أداء مثيرة للإعجاب عبر مهام معالجة لغات طبيعية متعددة. بالنسبة للعربية، يتم تحقيق النتائج الحالية من أحدث البيانات في معظم مجموعات البيانات بواسطة نموذج اللغة العربية. على الرغم من هذه التطو رات الحديثة، يستمر الكشف عن السخرية والشاحنات بمهام تحديا باللغة العربية، بالنظر إلى التشكل الغني باللغة والتفاوت اللغوي والاختلافات الجدلية. تقدم فريق Project Team Profers لفريق SPPU-AASM للمهمة المشتركة Wanlp Arsarcasm المشتركة 2021، والمراكز حول الكشف عن السخرية ومشاعر القطبية للعقائز العربية. تقترح الدراسة نموذجا مختلطا، يجمع بين تمثيلات الجملة من أرابيرت مع ناقلات كلمة ثابتة تدربت على شركة الوسائط الاجتماعية العربية. يحقق النظام المقترح درجة F1-Saarchastic من 0.62 ودرجة F-PN من 0.715 بمهام الكشف عن السخرية والشاحنات، على التوالي. تشير نتائج المحاكاة إلى أن النظام المقترح تتفوق على العديد من النهج الحالية لكل من المهام، مما يشير إلى أن دمج تمثيلات نصية خالية من السياق والسياق يمكن أن تساعد في التقاط جوانب تكميلية من معنى الكلمات باللغة العربية. احتل النظام المرتبة الثانية والعاشرة في المهام الفرعية ذات الصلة بتكشف السخرية وتحديد المعنويات.
دفعت الشبكات العصبية العميقة باستمرار الأداء الحديث في معالجة اللغة الطبيعية ويعتبر نهج النمذجة في الواقع في حل مهام NLP المعقدة مثل الترجمة الآلية والتلخيص والرد على السؤال. على الرغم من الفعالية المثبتة للشبكات العصبية العميقة، فإن معرضهم هو سبب رئ يسي للقلق. في هذا البرنامج التعليمي، سنقدم أعمال البحث في تفسير مكونات الرواية الدقيقة لطراز الشبكة العصبية من وجهات نظر، ط) ترجمة التفسير الدقيقة، والثاني) تحليل السببية. السابق هو فئة من الأساليب لتحليل الخلايا العصبية فيما يتعلق بمفهوم اللغة المطلوب أو مهمة. تدرس الأخير دور الخلايا العصبية وميزات المدخلات في شرح القرارات التي اتخذها النموذج. سنناقش أيضا كيف يمكن لأساليب التفسير وتحليل السببية الاتصال بتثبيته بشكل أفضل لتنبؤ النموذج. أخيرا، سوف نسير إليك من خلال مجموعة أدوات مختلفة تسهل تحليل التفسير والسبابة الراسخة من النماذج العصبية.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا