面向社交媒体数据的多语言精神障碍检测综述
计算与语言
2026-01-27 v2
摘要
全球范围内精神障碍的日益普及凸显了迫切需要有效的数字筛查方法以适用于多语言环境的重要性。然而，大多数现有研究仅关注英文数据，忽略了可能存在于非英文文本中的关键心理健康信号。为此，我们present了使用超出英文语言的社交媒体数据检测精神障碍的综述。我们编译了一个涵盖25种语言、包含108个数据集的全面列表，可用于开发针对心理健康筛查的 NLP 模型。此外，我们讨论了影响在线语言模式和自披露行为的文化细微差异，以及这些因素如何影响 NLP 工具的性能。我们的综述突出了主要挑战，包括面向低资源和中等资源语言的资源稀缺，以及以抑郁为主导的其他障碍数据。通过识别这些差距，我们倡导跨学科合作和开发多语言基准以全球范围内提升心理健康筛查。
引用
@article{arxiv.2505.15556,
title = {A Survey on Multilingual Mental Disorders Detection from Social Media Data},
author = {Ana-Maria Bucur and Marcos Zampieri and Tharindu Ranasinghe and Fabio Crestani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.15556},
year = {2026}
}