利用学习得到的置信度分数从社交媒体文本检测抑郁症早期发作
机器学习
2020-11-04 v1 计算与语言
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摘要
基于书面文本的心理健康障碍计算研究覆盖了自然语言处理与心理学之间的跨学科领域。该问题的一个关键方面是预防与早期诊断，因为由抑郁症导致的自杀是年轻人死亡的第二大原因。在这项工作中，我们聚焦于从社交媒体文本（特别是 Reddit）检测抑郁症早期发作的方法。为此，我们探索了 eRisk 2018 数据集，并通过利用主题分析与学习得到的置信度分数来引导决策过程，在现有最佳水平上取得了良好结果。
引用
@article{arxiv.2011.01695,
title = {Detecting Early Onset of Depression from Social Media Text using Learned Confidence Scores},
author = {Ana-Maria Bucur and Liviu P. Dinu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.01695},
year = {2020}
}
备注
Accepted at Seventh Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2020