Språket innehåller information om författarens demografiska attribut samt deras mentala tillstånd, och har framgångsrikt utnyttjats i NLP för att förutsäga antingen en ensam. Men demografiska egenskaper och mentala tillstånd samverkar också med varandra, och vi är de första att visa hur man använder dem gemensamt för att förbättra förutsägelsen om psykiska förhållanden över hela linjen. Vi modellerar de olika förutsättningarna som uppgifter i en multitask-inlärning (MTL) ram, och etablerar för första gången potentialen av djupinlärning i förutsägelsen av psykisk hälsa från online-användargenererad text. Den ram som vi föreslår förbättrar avsevärt över alla baslinjer och modeller med en enda uppgift för att förutsäga psykisk hälsa, med särskilt betydande vinster för förhållanden med begränsade data. Dessutom kan vår bästa MTL-modell förutsäga förekomsten av tillstånd (neuroatypicitet) mer allmänt, vilket ytterligare minskar felet i det starka framåtriktade utgångsläget.
I REF använde författarna multi-task lärande för att förutsäga en rad mental hälsa villkor från användare tweets genom att använda demografiska attribut och mentala tillstånd som flera uppgifter för att feed-forward neurala nätverk.
Multitask learning for mental health conditions with limited social media data
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}