健康相关社交话语中信息寻求事件的刻画

社交媒体网站已成为个人寻求和分享健康信息的流行平台。尽管自然语言处理在社交媒体挖掘方面取得了进展，在事件背景下分析社交话语中的健康相关文本仍存在空白。事件驱动的分析可在个体与集体层面提供对医疗保健不同方面的洞察，包括治疗方案、误解、知识缺口等。本文提出一种通过事件视角刻画社交话语中健康相关信息寻求的范式。此处的事件是与领域专家共同定义的宽泛类别，捕捉治疗/用药的轨迹。为阐明该方法的价值，我们分析了关于阿片类药物使用障碍（OUD）用药的Reddit帖子，这是一个关键的全球健康问题。据我们所知，这是首次尝试定义事件类别以刻画OUD社交话语中的信息寻求。在领域专家指导下，我们开发了TREAT-ISE，一个新颖的多标签治疗信息寻求事件数据集，用于基于事件的框架分析在线话语。该数据集包含关于OUD康复相关信息寻求事件的Reddit帖子，每篇帖子依据事件类型进行标注。我们还通过使用若干机器学习与深度学习分类器，为该任务建立了强劲的性能基准（77.4% F1分数）。最后，我们深入探究了ChatGPT在该任务上的表现与错误，为LLM的能力与持续的刻画工作提供了宝贵见解。