Explainable Deep Attention Active Learning for Sentimental Analytics of Mental Disorder
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing use of online mediums, Internet-delivered psychological treatments (IDPs) are becoming an essential tool for improving mental disorders. Online-based health therapies can help a large segment of the population with little resource investment. The task is greatly complicated by the overlapping emotions for specific mental health. Early adoption of a deep learning system presented severe difficulties, including ethical and legal considerations that contributed to a lack of trust. Modern models required highly interpretable, intuitive explanations that humans could understand. To achieve this, we present a deep attention model based on fuzzy classification that uses the linguistic features of patient texts to build emotional lexicons. In medical applications, a diversified dataset generates work. Active learning techniques are used to extend fuzzy rules and the learned dataset gradually. From this, the model can gain a reduction in labeling efforts in mental health applications. In this way, difficulties such as the amount of vocabulary per class, method of generation, the source of data, and the baseline for human performance level can be solved. Moreover, this work illustrates fuzzy explainability by using weighted terms. The proposed method incorporates a subset of unstructured data into the set for training and uses a similarity-based approach. The approach then updates the model training using the new training points in the subsequent cycle of the active learning mechanism. The cycle is repeated until the optimal solution is found. At this point, all unlabeled text is converted into the set for training. The experimental results show that the emotion-based enhancement improves test accuracy and helps develop quality criteria. In the blind test, the bidirectional LSTM architecture with an attention mechanism and fuzzy classification achieved an F1 score of 0.89.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».