将深度学习方法适配于社交媒体上的心理健康预测
计算与语言
2020-03-18 v1
摘要
心理健康对个体的福祉构成重大挑战。对社交媒体等丰富资源的文本分析有助于加深对疾病的理解，并为其早期检测提供手段。我们应对通过基于深度学习的模型检测社交媒体用户心理状态的挑战，脱离该任务的传统方法。在预测用户是否患有九种不同障碍之一的二分类任务中，一个分层注意力网络在四种障碍上优于先前设定的基准。此外，我们探讨了模型的局限性，并通过检视模型的词级注意力权重分析了与分类相关的短语。
引用
@article{arxiv.2003.07634,
title = {Adapting Deep Learning Methods for Mental Health Prediction on Social Media},
author = {Ivan Sekulić and Michael Strube},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.07634},
year = {2020}
}
备注
W-NUT at EMNLP 2019