本研究では、大規模言語モデル(LLM)を用いて、メンタルヘルスの重症度を多言語で予測する手法を提案している。
まず、英語のメンタルヘルスデータセットをLLMを使って6か国語(ギリシャ語、トルコ語、フランス語、ポルトガル語、ドイツ語、フィンランド語)に翻訳し、多言語データセットを作成した。
次に、このデータセットを用いて、LLMによるメンタルヘルスの重症度予測を行った。その結果、言語によって予測精度に大きな差があることが分かった。これは、言語固有の微妙な違いや、メンタルヘルスデータの網羅性の差異が、モデルの精度に影響を与えているためと考えられる。
さらに、詳細なエラー分析を行い、医療現場でLLMに完全に依存することの危険性(誤診につながる可能性)を指摘している。
一方で、提案手法は多言語タスクに対して大幅なコスト削減を実現できるため、広範な実装に大きな利点があると述べている。
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