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講演抄録/キーワード
講演名 2023-06-03 11:05
[ポスター講演]Predicting Depression on Twitter with Word Embedding by Pretrained Language Model
Shen ZheqiPaik IncheonUoASC2023-10
抄録 (和) (まだ登録されていません) 
(英) Depression is a common mental illness. In the field of Natural Language Processing, the research of how to detect and analyze users' sentiment from social media has been a hot topic. This research aims to achieve a prediction on whether a user tends to depression by the content of his or her tweets. We selected several different pretrained word embedding methods and classification models and tried to apply them for analyzing the sentiments contained in the Twitter dataset. The results were compared and evaluated to find the most efficient method to predict the depressive tendencies of users on Twitter. Our experiments show that BERT pretrained models have a definite advantage in the prediction task.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) Depression / Natural Language Processing / Word Embedding / Deep Learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 61, SC2023-10, pp. 53-58, 2023年6月.
資料番号 SC2023-10 
発行日 2023-05-26 (SC) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SC2023-10

研究会情報
研究会 SC  
開催期間 2023-06-02 - 2023-06-03 
開催地(和) 会津大学 UBIC 3D Theater 
開催地(英) UBIC 3D Theater, University of Aizu 
テーマ(和) サービス化するAI技術とDX, 一般 
テーマ(英) Services for AI Technology and DX, etc general 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SC 
会議コード 2023-06-SC 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Predicting Depression on Twitter with Word Embedding by Pretrained Language Model 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / Depression  
キーワード(2)(和/英) / Natural Language Processing  
キーワード(3)(和/英) / Word Embedding  
キーワード(4)(和/英) / Deep Learning  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 沈 哲祺 / Shen Zheqi / シエン ズチ
第1著者 所属(和/英) 会津大学 (略称: 会津大)
University of Aizu (略称: UoA)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 白 寅天 / Paik Incheon /
第2著者 所属(和/英) 会津大学 (略称: 会津大)
University of Aizu (略称: UoA)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-06-03 11:05:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 SC 
資料番号 SC2023-10 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.61 
ページ範囲 pp.53-58 
ページ数
発行日 2023-05-26 (SC) 


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