基于深度学习的自杀意念检测的定量与定性分析
计算与语言
2022-06-20 v1
摘要
为预防青少年自杀，社交媒体平台已受到研究者的广泛关注。少数研究应用机器学习或基于深度学习的文本分类方法来对含有自杀风险内容的社交媒体帖子进行分类。本文复现了具有竞争力的基于社交媒体的自杀性检测/预测模型。我们评估了使用多个数据集与不同最先进深度学习模型（基于RNN、CNN及注意力机制的模型）检测自杀意念的可行性。利用两个自杀性评估数据集，我们以定量与定性方式评估了 7 种输入嵌入与 4 种常用深度学习模型及 5 种预训练语言模型组成的 28 种组合。我们的复现研究证实，深度学习总体上对基于社交媒体的自杀性检测效果良好，但其高度依赖于数据集的质量。
引用
@article{arxiv.2206.08673,
title = {A Quantitative and Qualitative Analysis of Suicide Ideation Detection using Deep Learning},
author = {Siqu Long and Rina Cabral and Josiah Poon and Soyeon Caren Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.08673},
year = {2022}
}
备注
Accepted in HealTAC 2022