Semi-Supervised Approach to Monitoring Clinical Depressive Symptoms in Social Media

With the rise of social media, millions of people are routinely expressing their moods, feelings, and daily struggles with mental health issues on social media platforms like Twitter. Unlike traditional observational cohort studies conducted through questionnaires and self-reported surveys, we explore the reliable detection of clinical depression from tweets obtained unobtrusively. Based on the analysis of tweets crawled from users with self-reported depressive symptoms in their Twitter profiles, we demonstrate the potential for detecting clinical depression symptoms which emulate the PHQ-9 questionnaire clinicians use today. Our study uses a semi-supervised statistical model to evaluate how the duration of these symptoms and their expression on Twitter (in terms of word usage patterns and topical preferences) align with the medical findings reported via the PHQ-9. Our proactive and automatic screening tool is able to identify clinical depressive symptoms with an accuracy of 68% and precision of 72%.Comment: 8 pages, Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 2017 IEEE/ACM International Conferenc

Metaphoric Paraphrase Generation

This work describes the task of metaphoric paraphrase generation, in which we are given a literal sentence and are charged with generating a metaphoric paraphrase. We propose two different models for this task: a lexical replacement baseline and a novel sequence to sequence model, 'metaphor masking', that generates free metaphoric paraphrases. We use crowdsourcing to evaluate our results, as well as developing an automatic metric for evaluating metaphoric paraphrases. We show that while the lexical replacement baseline is capable of producing accurate paraphrases, they often lack metaphoricity, while our metaphor masking model excels in generating metaphoric sentences while performing nearly as well with regard to fluency and paraphrase quality.Comment: 10 pages, 3 figure

Multimodal Grounding for Language Processing

This survey discusses how recent developments in multimodal processing facilitate conceptual grounding of language. We categorize the information flow in multimodal processing with respect to cognitive models of human information processing and analyze different methods for combining multimodal representations. Based on this methodological inventory, we discuss the benefit of multimodal grounding for a variety of language processing tasks and the challenges that arise. We particularly focus on multimodal grounding of verbs which play a crucial role for the compositional power of language.Comment: The paper has been published in the Proceedings of the 27 Conference of Computational Linguistics. Please refer to this version for citations: https://www.aclweb.org/anthology/papers/C/C18/C18-1197

Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation

This paper surveys the current state of the art in Natural Language Generation (NLG), defined as the task of generating text or speech from non-linguistic input. A survey of NLG is timely in view of the changes that the field has undergone over the past decade or so, especially in relation to new (usually data-driven) methods, as well as new applications of NLG technology. This survey therefore aims to (a) give an up-to-date synthesis of research on the core tasks in NLG and the architectures adopted in which such tasks are organised; (b) highlight a number of relatively recent research topics that have arisen partly as a result of growing synergies between NLG and other areas of artificial intelligence; (c) draw attention to the challenges in NLG evaluation, relating them to similar challenges faced in other areas of Natural Language Processing, with an emphasis on different evaluation methods and the relationships between them.Comment: Published in Journal of AI Research (JAIR), volume 61, pp 75-170. 118 pages, 8 figures, 1 tabl

"Talent, Skill and Support." : A Method for Automatic Creation of Slogans

Slogans are an effective way to convey a marketing message. In this paper, we present a method for automatically creating slogans, aimed to facilitate a human slogan designer in her creative process. By taking a target concept (e.g. a computer) and an adjectival property (e.g. creative) as input, the proposed method produces a list of diverse expressions optimizing multiple objectives such as semantic relatedness, language correctness, and usage of rhetorical devices. A key component in the process is a novel method for generating nominal metaphors based on a metaphor interpretation model. Using the generated metaphors, the method builds semantic spaces related to the objectives. It extracts skeletons from existing slogans, and finally fills them in, traversing the semantic spaces, using the genetic algorithm to reach interesting solutions (e.g. “Talent, Skill and Support.”). We evaluate both the metaphor generation method and the overall slogan creation method by running two crowdsourced questionnaires.Peer reviewe

Computational Analysis and Generation of Slogans

I reklam används sloganer för att förbättra återkallandet av den annonserade produkten av konsumenter och skilja den från andra på marknaden. Att skapa effektiva slagord är en resurskrävande uppgift för människor. I denna avhandling beskriver vi en ny metod för att automatiskt generera sloganer, med tanke på ett målkoncept (t ex bil) och en adjektivsegenskap för att uttrycka (t ex elegant) som input. Dessutom föreslår vi en metod för att generera nominella metaforer med hjälp av en metafor-tolkningsmodell för att möjliggöra generering av metaforiska slagord. Metoden för att generera sloganer extraherar skelett från befintliga sloganer, så fyller det ett skelett med lämpliga ord genom att använda flera språkliga resurser (som ett förvar av grammatiska och semantiska relationer och språkmodeller) och genetiska algoritmer samtidigt som man optimerar flera mål såsom semantiska relateradhet, språkkorrigering och användning av retoriska enheter. Vi utvärderar metaforen och slogangenereringsmetoderna med hjälp av en tänktalkoplattform. På en 5-punkts Likert-skala ber vi online-domare att bedöma de genererade metaforerna tillsammans med tre andra metaforer som genererades med andra metoder och visa hur bra de kommunicerar den eftersökta betydelsen. Slogangenereringsmetoden utvärderas genom att be crowdsourced-domare att bedöma genererade sloganer från fem perspektiv, vilka är 1) hur bra är sloganet relaterat till ämnet, 2) hur korrekt är sloganets språk, 3) hur metaforiskt är sloganet, 4) hur engagerande, attraktivt och minnesvärt är det och 5) hur bra är sloganet överlag. Dessa frågor är utvalda för att undersöka effekterna av relateradhet till produkten och den markerade egenskapen, användningen av retoriska anordningar och språkets korrekthet på den övergripande uppskattningen av slogan. På samma sätt utvärderar vi befintliga sloganer som har skapats av äkta människor. Baserat på utvärderingarna analyserar vi metoden som helhet tillsammans med de enskilda optimeringsfunktionerna och ger insikter om befintliga sloganer. Resultaten från våra utvärderingar visar att vår metaforgeneringsmetod kan producera lämpliga metaforer. För slogangenereraren bevisar resultaten att metoden har varit framgångsrik i att producera minst en effektiv slogan för varje utvärderad input. Ändå finns det utrymme för att förbättra metoden, som diskuteras i slutet av avhandlingen