LocalTweets to LocalHealth: A Mental Health Surveillance Framework Based on Twitter Data

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Deshpande, Vijeta, Lee, Minhwa, Yao, Zonghai, Zhang, Zihao, Gibbons, Jason Brian, Yu, Hong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Social and Information Networks Computation and Language Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

JMLR: Joint Medical LLM and Retrieval Training for Enhancing Reasoning and Professional Question Answering Capability
von: Wang, Junda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scaling Down to Scale Up: A Guide to Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Lialin, Vladislav, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Reading Between the Tweets: Deciphering Ideological Stances of Interconnected Mixed-Ideology Communities
von: He, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

#EpiTwitter: Public Health Messaging During the COVID-19 Pandemic
von: Rao, Ashwin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Empowering ChatGPT-Like Large-Scale Language Models with Local Knowledge Base for Industrial Prognostics and Health Management
von: Wang, Huan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Figurative-cum-Commonsense Knowledge Infusion for Multimodal Mental Health Meme Classification
von: Mazhar, Abdullah, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing LLMs for Identifying and Prioritizing Important Medical Jargons from Electronic Health Record Notes Utilizing Data Augmentation
von: Jang, Won Seok, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Benchmark Suite of Reddit-Derived Datasets for Mental Health Detection
von: Hasan, Khalid, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Iterative Critique-Refine Framework for Enhancing LLM Personalization
von: Maram, Durga Prasad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Activation Steering for Synthetic Data Generation: The Role of Diversity in Downstream Safety Detection
von: Deshpande, Vijeta, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MiDe22: An Annotated Multi-Event Tweet Dataset for Misinformation Detection
von: Toraman, Cagri, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Exploring the Distinctive Tweeting Patterns of Toxic Twitter Users
von: Qayyum, Hina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Early Detection of Mental Health Issues Using Social Media Posts
von: Saeed, Qasim Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Machine Learning Approach for Detection of Mental Health Conditions and Cyberbullying from Social Media
von: Ajayi, Edward, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diverse, not Short: A Length-Controlled Data Selection Strategy for Improving Response Diversity of Language Models
von: Deshpande, Vijeta, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Emergent Abilities in Reduced-Scale Generative Language Models
von: Muckatira, Sherin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cyber Risks of Machine Translation Critical Errors : Arabic Mental Health Tweets as a Case Study
von: Saadany, Hadeel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploiting Tree Structure for Credit Assignment in RL Training of LLMs
von: Tran, Hieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IsraParlTweet: The Israeli Parliamentary and Twitter Resource
von: Mor-Lan, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ADSumm: Annotated Ground-truth Summary Datasets for Disaster Tweet Summarization
von: Garg, Piyush Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Perplexity: A Geometric and Spectral Study of Low-Rank Pre-Training
von: Shivagunde, Namrata, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Millions of Tweets to Actionable Insights: Leveraging LLMs for User Profiling
von: Rahimzadeh, Vahid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EHR Interaction Between Patients and AI: NoteAid EHR Interaction
von: Zhang, Xiaocheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DR.EHR: Dense Retrieval for Electronic Health Record with Knowledge Injection and Synthetic Data
von: Zhao, Zhengyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Utilizing LLMs to Investigate the Disputed Role of Evidence in Electronic Cigarette Health Policy Formation in Australia and the UK
von: Curran, Damian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Public Health in Disaster: Emotional Health and Life Incidents Extraction during Hurricane Harvey
von: Hoang, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mental Health and the Law.
von: Weinstein, Henry C.
Veröffentlicht: (1982)

ATSumm: Auxiliary information enhanced approach for abstractive disaster Tweet Summarization with sparse training data
von: Garg, Piyush Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predicting the Geolocation of Tweets Using transformer models on Customized Data
von: Lutsai, Kateryna, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Ontology-Based Knowledge Graph Framework for Industrial Standard Documents via Hierarchical and Propositional Structuring
von: Park, Jiin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Local Grammar-Based Coding Revisited
von: Dębowski, Łukasz
Veröffentlicht: (2022)

HierSearch: A Hierarchical Enterprise Deep Search Framework Integrating Local and Web Searches
von: Tan, Jiejun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient and Effective Internal Memory Retrieval for LLM-Based Healthcare Prediction
von: Li, Mingchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Supporters and Skeptics: LLM-based Analysis of Engagement with Mental Health (Mis)Information Content on Video-sharing Platforms
von: Nguyen, Viet Cuong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Linguistic Comparison of AI- and Human-Written Responses to Online Mental Health Queries
von: Saha, Koustuv, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Models are In-context Teachers for Knowledge Reasoning
von: Zhao, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

BrainStorm @ iREL at #SMM4H 2024: Leveraging Translation and Topical Embeddings for Annotation Detection in Tweets
von: Chaudhary, Manav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evaluating LLM Abilities to Understand Tabular Electronic Health Records: A Comprehensive Study of Patient Data Extraction and Retrieval
von: Lovon, Jesus, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Fake News Detection in Social Media via Label Propagation on Cross-modal Tweet Graph
von: Zhao, Wanqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Large-Scale Analysis of Persian Tweets Regarding Covid-19 Vaccination
von: ShabaniMirzaei, Taha, et al.
Veröffentlicht: (2023)