A Primer on Word Embeddings: AI Techniques for Text Analysis in Social Work

要約

Word Embedding は、ソーシャルワーク研究におけるテキスト データを分析するための革新的なテクノロジーを表し、事例メモ、政策文書、研究文献、その他のテキストベースの資料を理解するための高度なツールを提供します。
この方法論的な論文では、ソーシャル ワークの研究者に単語埋め込みを紹介し、これらの数学的表現が従来のキーワードベースのアプローチよりも効果的にテキスト データ内の意味と関係をどのように捉えるかについて説明します。
セマンティック検索、クラスタリング、検索拡張生成などの基本的な概念、技術的基盤、実際の応用について説明します。
この論文では、住宅不安定パターンのケースノートの分析や、言語間のソーシャルワークライセンス試験の比較など、ソーシャルワーク実践の具体例を通じて、埋め込みが研究ワークフローをどのように強化できるかを示しています。
ソーシャルワーク研究を前進させるための埋め込みの可能性を強調する一方で、情報損失、トレーニングデータの制約、潜在的なバイアスなどの制限があることも認識しています。
私たちは、ソーシャルワークに埋め込みテクノロジーをうまく導入するには、ドメイン固有のモデルを開発し、アクセス可能なツールを作成し、ソーシャルワークの倫理原則に沿ったベストプラクティスを確立する必要があると結論付けています。
この統合により、より効果的なサービスと介入をサポートしながら、テキスト データの複雑なパターンを分析する能力が強化されます。

要約(オリジナル)

Word embeddings represent a transformative technology for analyzing text data in social work research, offering sophisticated tools for understanding case notes, policy documents, research literature, and other text-based materials. This methodological paper introduces word embeddings to social work researchers, explaining how these mathematical representations capture meaning and relationships in text data more effectively than traditional keyword-based approaches. We discuss fundamental concepts, technical foundations, and practical applications, including semantic search, clustering, and retrieval augmented generation. The paper demonstrates how embeddings can enhance research workflows through concrete examples from social work practice, such as analyzing case notes for housing instability patterns and comparing social work licensing examinations across languages. While highlighting the potential of embeddings for advancing social work research, we acknowledge limitations including information loss, training data constraints, and potential biases. We conclude that successfully implementing embedding technologies in social work requires developing domain-specific models, creating accessible tools, and establishing best practices aligned with social work’s ethical principles. This integration can enhance our ability to analyze complex patterns in text data while supporting more effective services and interventions.

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