StressRoBERTa：ストレス検出のためのクロスコンディション転移学習

この論文は、増加する公衆衛生上の懸念であるソーシャルメディア上での慢性ストレスの検出という課題に取り組んでいるため重要です。関連する精神的健康状態（うつ病、不安、PTSD）からの転移学習を活用して、ストレス検出の精度を向上させています。結果は、このアプローチの有効性を示し、既存の方法を上回り、焦点を絞ったクロスコンディションのトレーニングの価値を強調しています。

• •ストレス検出のためのクロスコンディション転移学習モデルであるStressRoBERTaを提案。
• •RoBERTaを利用し、うつ病、不安、PTSDのデータで事前学習。
• •SMM4H 2022 Task 8データセットで最先端の結果を達成。
• •ストレス検出のための関連する精神的健康状態からの転移学習の有効性を実証。