[1Win4] ポスターセッション1

[1Win4-34] 大規模言語モデルを用いたメンタルヘルス不調群ツイートの特徴抽出

〇高畠 暖佳¹、須藤 克仁¹、狩野 芳伸² (1.奈良女子大学、2.静岡大学)

キーワード：大規模言語モデル

本研究では、大規模言語モデルを活用し、精神疾患を抱える患者の特徴的な表現の抽出を目指す。使用するデータは、メンタルヘルス不調群と非不調群のツイートデータで、データセットを学習用と評価用に分割し、学習用データを基にChatGPTを用いて精神的不調を示唆するキーワードやキーフレーズ抽出した。さらに抽出されたキーワードやキーフレーズが評価用データ内の不調群および非不調群のツイートにどの程度含まれるかを検証した。検証を通じて、大規模言語モデルを用いた特徴表現抽出により不調群と非不調群での出現度合いに差のある表現を抽出できることが分かった。