要約
eRisk ラボは、Web 上のリスクの早期発見に関連する問題に対処することを目的としています。
今年の版では、3 つのタスクが提案され、タスク 2 は拒食症の兆候の早期発見に関するものでした。
リスクの早期検出は、精度と速度が 2 つの重要な目標となる問題です。
私たちの研究グループは、両方の目標に独立して対処する CPI+DMC アプローチと、精度と速度を組み合わせた単一の目標とみなす時間意識のアプローチを定義することで、タスク 2 を解決しました。
最後のアプローチは、ERDE{\theta} メトリクスをトレーニング目標として考慮し、学習プロセス中の時間を明示的に統合することで実装しました。
また、最適なモデルを検証して選択するための時間的メトリクスを組み込むことも可能になりました。
ERDE50 メトリクスとランキングベースのメトリクスで優れた結果を達成し、ERD 問題の解決における一貫性を実証しました。
要約(オリジナル)
The eRisk laboratory aims to address issues related to early risk detection on the Web. In this year’s edition, three tasks were proposed, where Task 2 was about early detection of signs of anorexia. Early risk detection is a problem where precision and speed are two crucial objectives. Our research group solved Task 2 by defining a CPI+DMC approach, addressing both objectives independently, and a time-aware approach, where precision and speed are considered a combined single-objective. We implemented the last approach by explicitly integrating time during the learning process, considering the ERDE{\theta} metric as the training objective. It also allowed us to incorporate temporal metrics to validate and select the optimal models. We achieved outstanding results for the ERDE50 metric and ranking-based metrics, demonstrating consistency in solving ERD problems.
arxiv情報
| 著者 | Horacio Thompson,Marcelo Errecalde |
| 発行日 | 2024-10-23 15:30:37+00:00 |
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