融入知识的残差注意力模型用于可解释抑郁严重程度评估

在当今互联互通的社会中，社交媒体平台已成为我们生活中重要组成部分，个体在其中几乎可以随时表达其思想、情感与情绪。这些表达为理解其心理健康提供了宝贵线索。本文探讨了利用Facebook、$\mathbb{X}$（前身为Twitter）和Reddit等平台进行心理健康评估的可能性。我们提出一种融入领域知识的残差注意力模型，称为DepressionX，用于抑郁严重程度的可解释检测。现有方法虽在该任务上表现优异，但往往缺乏对决策过程的透明度。在医疗领域，决策至关重要，对可解释性的需求尤为迫切。我们的模型聚焦于抑郁严重程度检测的可解释性，同时力求实现高准确率。除具备可解释性外，我们的方法在平衡数据集与不平衡数据集上的F1分数均优于最新方法超过7%。我们的终极目标是为通过社交媒体进行精神障碍分析奠定可信且易于理解的基础。