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Exploration de l'apprentissage automatique et des modèles linguistiques pour la détection multimodale de la dépression

Created by
  • Haebom

Auteur

Javier Si Zhao Hong, Timothy Zoe Delaya, Sherwyn Chan Yin Kit, Pai Chet Ng, Xiaoxiao Miao

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Cet article présente une approche de la détection de la dépression qui prend en compte les traits de personnalité multimodaux. Nous utilisons des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour détecter la dépression multimodale, en explorant et en comparant les performances de XGBoost, des architectures basées sur Transformer et des modèles de langage à grande échelle (LLM) sur les caractéristiques audio, vidéo et textuelles. Nous mettons en évidence les forces et les limites de chaque type de modèle, en capturant les signaux liés à la dépression selon différentes modalités et en fournissant des informations sur les stratégies efficaces de représentation multimodale pour la prédiction de la santé mentale.

Takeaways, Limitations_

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Takeaways: Cette étude a comparé les performances de divers modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond (XGBoost, Transformer, LLM) pour la détection multimodale de la dépression. Cette analyse a identifié les forces et les faiblesses de chaque modèle et a fourni des informations sur les stratégies efficaces de représentation multimodale. De plus, elle a suggéré le potentiel d'amélioration des performances de détection de la dépression en exploitant les données de diverses modalités (audio, vidéo, texte).
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Limitations: La généralisabilité des résultats est limitée en raison de la spécificité du modèle et de l'ensemble de données. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer l'interprétabilité du modèle. Une analyse détaillée de la détection de la dépression prenant en compte les traits de personnalité fait défaut. Une validation supplémentaire est nécessaire pour une application pratique en milieu clinique.
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