दैनिक अर्क्सिव

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मल्टीमॉडल डिप्रेशन का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग और भाषा मॉडल की खोज

Created by
  • Haebom

लेखक

जेवियर सी झाओ होंग, टिमोथी ज़ो डेलया, शेरविन चान यिन किट, पै चेत एनजी, ज़ियाओक्सिआओ मियाओ

रूपरेखा

यह शोधपत्र अवसाद का पता लगाने की चुनौती के लिए एक दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो बहुआयामी व्यक्तित्व लक्षणों पर विचार करता है। हम मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करके बहुआयामी अवसाद का पता लगाते हैं, ऑडियो, वीडियो और टेक्स्ट विशेषताओं पर XGBoost, ट्रांसफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर और बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) के प्रदर्शन का अन्वेषण और तुलना करते हैं। हम प्रत्येक मॉडल प्रकार की खूबियों और सीमाओं पर प्रकाश डालते हैं, विभिन्न तौर-तरीकों में अवसाद से संबंधित संकेतों को पकड़ते हैं और मानसिक स्वास्थ्य पूर्वानुमान के लिए प्रभावी बहुआयामी प्रतिनिधित्व रणनीतियों की अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

Takeaways, Limitations

Takeaways: इस अध्ययन में मल्टीमॉडल डिप्रेशन डिटेक्शन के लिए विभिन्न मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल्स (XGBoost, ट्रांसफॉर्मर, LLM) के प्रदर्शन की तुलना की गई। इस विश्लेषण ने प्रत्येक मॉडल की खूबियों और कमज़ोरियों की पहचान की और प्रभावी मल्टीमॉडल रिप्रेजेंटेशन रणनीतियों की जानकारी प्रदान की। इसके अलावा, इसने विभिन्न मोडैलिटीज़ (ऑडियो, वीडियो, टेक्स्ट) से डेटा का लाभ उठाकर डिप्रेशन डिटेक्शन प्रदर्शन में सुधार की संभावना का सुझाव दिया।
Limitations: परिणाम एक विशिष्ट मॉडल और डेटासेट तक सीमित हैं। मॉडल की व्याख्यात्मकता निर्धारित करने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है। व्यक्तित्व लक्षणों को ध्यान में रखते हुए अवसाद का पता लगाने के विस्तृत विश्लेषण का अभाव है। नैदानिक ​​​​स्थितियों में व्यावहारिक अनुप्रयोग के लिए और अधिक सत्यापन की आवश्यकता है।
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