MentalQA: An Annotated Arabic Corpus for Questions and Answers of Mental Healthcare

精神健康障碍在全球范围内对人们产生了重大影响，不论其背景、教育水平或社会经济地位如何。然而，获取足够的医疗保健仍然是一个挑战，特别是对于资源有限的未被充分服务的社区。文本挖掘工具为辅助专业人员诊断和治疗患者提供了巨大的潜力。本研究解决了阿拉伯语精神健康资源不足的问题，介绍了一种新的阿拉伯语数据集MentalQA，该数据集包含对话式问答（QA）交互。为确保数据质量，我们使用了一个定义明确的模式和质量控制措施进行了严格的注释过程。数据是从一个问答医疗平台收集的。精神健康问题和相应答案的注释模式借鉴了现有的分类方案，并进行了一些修改。问题类型包括六个不同的类别：诊断、治疗、解剖和生理学、流行病学、健康的生活方式和提供者选择。答案策略包括信息提供、直接指导和情感支持。三名经验丰富的注释者合作进行数据注释，以确保一致性。我们的研究结果表明，在问题类型和答案策略方面，注释者之间的一致性很高，Fleiss' Kappa分别为0.61和0.98。深入分析揭示了有见地的模式，包括不同年龄组之间问题偏好的差异以及问题类型和答案策略之间的强相关性。MentalQA为开发能够支持精神健康专业人员和寻求信息的个人的阿拉伯语文本挖掘工具提供了宝贵的基础。

本论文旨在解决阿拉伯语心理健康资源匮乏的问题，提出了一个新的阿拉伯语数据集MentalQA，用于支持心理健康专业人员和寻求信息的个人。

使用MentalQA数据集，提供心理健康问题分类和答案策略，并进行了严格的注释过程以确保数据质量。

论文使用了基于问答式交互的阿拉伯语数据集MentalQA，提供了心理健康问题分类和答案策略，注释过程严格，三个有经验的注释者进行了协作注释。研究结果表明，MentalQA数据集具有很高的注释者一致性和相关性，对于开发阿拉伯语文本挖掘工具具有重要意义。

在阿拉伯语心理健康领域，尚无类似的数据集。在其他语言中，一些类似的数据集包括英语的CrisisNLP、日语的JHMT、法语的Fr-EDU和西班牙语的SentiHood。