一种从社交媒体帖子中检测自杀倾向的自动化工具

世界卫生组织（WHO）估计，2022年全球约有140万人死于自杀。这一数字表明，该年内每20秒就有一人死于自杀。在全球范围内，自杀是第十大死因，而在15至29岁的年轻人中则是第二大死因。2022年，估计发生了约1050万次自杀企图。WHO指出，每一次自杀既遂之外，还有许多个体尝试自杀。如今，社交媒体是人们分享感受的场所。因此，社交媒体可以帮助我们理解个体的想法和可能的行为。本研究利用这一优势，致力于开发一个自动化模型，利用社交媒体信息来判断某人是否正在考虑自我伤害。该模型基于Suicidal-ELECTRA模型。我们收集了社交媒体帖子数据集，对其进行处理，并用于训练和微调我们的模型。使用测试数据集对精炼模型进行评估，持续产生了出色的结果。该模型的准确率高达93%，F1分数达0.93，令人称赞。此外，我们开发了一个应用程序编程接口（API），将我们的工具与第三方平台无缝集成，增强了其在应对自杀率上升问题上的实施潜力。