在线论坛中的抑郁症与自残风险评估
计算与语言
2017-09-07 v1
摘要
患有心理健康问题的用户经常转向在线资源寻求支持，包括专门在线支持社区或诸如 Twitter 和 Reddit 之类的通用社区。本文中，我们提出一个神经框架，用于支持和研究这两类社区中的用户。我们提出了用于识别支持社区中可能指示自残风险的帖子的方法，并证明我们的方法优于先前提出的用于识别此类帖子的强基线方法。自残与抑郁症密切相关，这使得在通用论坛上识别抑郁用户成为一项至关重要的相关任务。我们引入了一个大规模通用论坛数据集（“RSDD”），该数据集由自我报告抑郁诊断的用户与对照用户匹配构成。我们展示了我们的方法如何仅通过用户的语言使用就能有效识别抑郁用户。我们证明了该方法在此通用论坛数据集上优于强基线。
引用
@article{arxiv.1709.01848,
title = {Depression and Self-Harm Risk Assessment in Online Forums},
author = {Andrew Yates and Arman Cohan and Nazli Goharian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.01848},
year = {2017}
}
备注
Expanded version of EMNLP17 paper. Added sections 6.1, 6.2, 6.4, FastText baseline, and CNN-R