Modeling speech transcriptions for automatic assessment of depression severity

Herkesin zaman zaman kötü günleri olduğu doğrudur. Ne yazık ki, bu günler depresyondan muzdarip insanlar ̧için çok daha fazladır, ve neredeyse her gün en basit şeyleri bile yapabilmek için bir motivasyon savaşı verirler. Bu sırada sürekli olarak umutsuzluk, fiziksel ve duygusal yorgunluk ve üzüntü ile uğraşırlar. Bu hastalıktan muzdarip insan sayısının giderek arttığı göz önüne alındığında, otomatik depresyon ̧siddeti değerlendirme sistemlerine duyulan ihtiyacın ̈önemi anlaşılmaktadır. Bu hastalığın ̧cözümüne yardımcı olmak adına, depresyon ̧siddeti tahmini için girdi olarak konuşma dökümlerini kullanan modüler bir derin ̈oğrenme ardışık düzeneği ̈oneriyoruz. Ardışık düzeneğimiz aracılığıyla, popüler derin öğrenme mimarilerinin depresyon değerlendirmesi için temsiller oluşturmadaki rolünü araştırıyoruz. Metin kipine ilişkin depresyon değerlendirme literatürünü genişletmek amacıyla cümle istatistiklerinin kapsamlı bir analizini ve bunların model eğitimi ̈uzerindeki etkilerini sunuyoruz. Ayrıca, depresyon değerlendirmesi için duygu bilgilerinin kullanımına ilişkin bir araştırmaya da yer veriyoruz. Önerilen mimarilerin değerlendirilmesi, halka açık Genişletilmiş Tehlike Analizi Mülakat Derlemi veri setinde (E-DAIC) gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar ve tartışmalar aracılığıyla, cümleler arasındaki zamansal dinamiklerden yararlanmadan depresyon değerlendirmesi için bilgilendirici temsillerin elde edilebileceğini gösteriyoruz. Önerdiğimiz bu zamana bağlı olmayan model, Uyum Korelasyon Katsayısı (CCC) açısından güncel en iyi teknolojiden %8.8 daha iyi performans göstermektedir. Eğitilmiş modeller ve veri istatistiklerine ilişkin bulgularımız ışığında, tekrarlayan yapıların eğitim sırasında belirli dizi uzunluklarına karşı nasıl bir ̈onyargıya sahip olabileceğini ve ̧cıkarım aşamasında daha kısa cümlelerin daha bilgilendirici olabileceğini tartışıyoruz. Deneysel sonuçlarımız, ̈onceki literatürün aksine, duygu bilgisinden ziyade anlamsal bilgiye güvenmenin depresyon değerlendirmesi için daha güvenilir olabileceğini düşündürmektedir.