Improving Disease Detection from Social Media Text via Self-Augmentation and Contrastive Learning
作者: Pervaiz Iqbal Khan, Andreas Dengel, Sheraz Ahmed
分类: cs.CL
发布日期: 2024-04-30
💡 一句话要点
提出自增强与对比学习结合的方法以提高社交媒体疾病检测
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 社交媒体分析 疾病检测 对比学习 自增强 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法在社交媒体文本中检测疾病时，模型的区分性表示仍然不足，影响了检测效果。
- 本文提出了一种结合对比学习和自增强的方法，通过增强隐藏表示来提高模型的泛化能力。
- 实验结果表明，该方法在多个数据集上显著提升了F1-score，优于传统微调和最先进的方法。
📝 摘要（中文）
从社交媒体中检测疾病具有公共健康监测和疾病传播检测等多种应用。尽管语言模型在该领域表现出色，但仍需改进其区分性表示。本文提出了一种新方法，将对比学习与语言建模相结合，采用自增强方法增强模型的隐藏表示。该方法由两个分支组成：第一个分支为传统语言模型，学习特定于数据的特征；第二个分支则结合第一个分支的增强表示以促进泛化。对比学习进一步优化这些表示，通过拉近原始和增强版本的配对，同时推远其他样本。我们在三个自然语言处理数据集上评估了该方法，结果显示与传统微调方法相比，F1-score提高了2.48%，较最先进的方法提升了2.1%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决从社交媒体文本中检测疾病的准确性问题。现有方法在处理复杂的社交媒体语言时，模型的区分性表示不足，导致检测效果不理想。
核心思路：论文提出的核心思路是将对比学习与语言建模相结合，通过自增强方法提升模型的表示能力。具体而言，模型的隐藏表示通过自身的增强版本进行扩展，从而提高泛化性能。
技术框架：整体架构包括两个主要分支：第一个分支为传统语言模型，专注于学习特定数据的特征；第二个分支则利用第一个分支的增强表示，结合对比学习优化表示。对比学习通过拉近原始和增强样本的距离，同时推远其他样本，进一步提升模型性能。
关键创新：本文的主要创新在于引入自增强机制和对比学习的结合，这一方法在提升模型泛化能力方面具有显著优势，与传统微调方法相比，能够更有效地利用数据。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来实现对比学习的目标，同时在网络结构上，确保两个分支的有效协同工作，以实现最佳的特征学习效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，提出的方法在三个自然语言处理数据集上表现优异，F1-score较传统微调方法提高了2.48%，并且较最先进的方法提升了2.1%。这一显著提升证明了自增强与对比学习结合的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括公共健康监测、疾病传播检测和社交媒体分析等。通过提高疾病检测的准确性，可以为公共卫生决策提供更可靠的数据支持，进而改善疾病预防和控制策略。未来，该方法还可扩展到其他领域，如情感分析和舆情监测等。
📄 摘要（原文）
Detecting diseases from social media has diverse applications, such as public health monitoring and disease spread detection. While language models (LMs) have shown promising performance in this domain, there remains ongoing research aimed at refining their discriminating representations. In this paper, we propose a novel method that integrates Contrastive Learning (CL) with language modeling to address this challenge. Our approach introduces a self-augmentation method, wherein hidden representations of the model are augmented with their own representations. This method comprises two branches: the first branch, a traditional LM, learns features specific to the given data, while the second branch incorporates augmented representations from the first branch to encourage generalization. CL further refines these representations by pulling pairs of original and augmented versions closer while pushing other samples away. We evaluate our method on three NLP datasets encompassing binary, multi-label, and multi-class classification tasks involving social media posts related to various diseases. Our approach demonstrates notable improvements over traditional fine-tuning methods, achieving up to a 2.48% increase in F1-score compared to baseline approaches and a 2.1% enhancement over state-of-the-art methods.