利用情感与社会规范特征进行社交媒体帖子抑郁检测
计算与语言
2023-03-28 v1
摘要
我们提出了一种用于社交媒体帖子抑郁检测的深层架构。所提架构基于 BERT 提取社交媒体帖子的语言表示，并使用注意力双向 GRU 网络组合这些表示。我们通过用预训练情感分类器提取的特征增强文本表示，从而引入情感信息。受心理学文献启发，我们提出采用后期融合方案，在架构中引入帖子和词语的亵渎语与道德特征。我们的分析表明，道德与亵渎语可作为抑郁检测的重要特征。我们在 Pirina 数据集的 Reddit 帖子上应用我们的模型进行抑郁检测，并进一步考虑 Reddit RSDD 数据集中提出的给定每用户多篇帖子检测抑郁用户这一设定。所提特征的引入在两种设定下均取得了最先进（SOTA）结果，即 F1 分数分别绝对提升 2.65% 和 6.73%。索引词：抑郁检测，BERT，特征融合，情感识别，亵渎语，道德
引用
@article{arxiv.2303.14279,
title = {Depression detection in social media posts using affective and social norm features},
author = {Ilias Triantafyllopoulos and Georgios Paraskevopoulos and Alexandros Potamianos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.14279},
year = {2023}
}