使用混合神经网络 SBERT-CNN 检测患有抑郁症的 Reddit 用户
计算与语言
2024-03-21 v2 人工智能
机器学习
摘要
抑郁症是一种广泛存在的心理健康问题，影响估计 3.8% 的全球人口。它也是全球致残的主要原因之一。最近，个人在社交媒体平台（如 Reddit）上表达其困难和健康问题（如抑郁症）并在线社区中寻求其他用户支持变得越来越流行。这为通过解析数百万帖子来自动识别患有抑郁症的社交媒体用户以进行潜在干预提供了巨大机会。由于其易用性、高效处理以及在许多 NLP 任务上的 SOTA 结果，深度学习方法已开始在机器学习和自然语言处理（NLP）领域占据主导地位。在这项工作中，我们提出了一种混合深度学习模型，结合预训练的句子 BERT (SBERT) 和卷积神经网络 (CNN)，通过其 Reddit 帖子检测患有抑郁症的个人。句子 BERT 用于学习每个帖子中语义信息的有意义表示。CNN 使得这些嵌入能够进一步转换，并实现对用户行为模式的时间识别。我们利用自我报告的心理健康诊断 (SMHD) 数据训练并评估了模型识别 Reddit 抑郁症用户的性能。该混合深度学习模型达到了 0.86 的准确率和 0.86 的 F1 分数，并优于文献中其他机器学习模型记录的 SOTA 结果（F1 分数为 0.79）。结果表明了该混合模型识别抑郁症个人的可行性。尽管该混合模型被验证可通过 Reddit 帖子检测抑郁症，但它可以轻松调整并应用于其他文本分类任务和不同的临床应用。
引用
@article{arxiv.2302.02759,
title = {Detecting Reddit Users with Depression Using a Hybrid Neural Network SBERT-CNN},
author = {Ziyi Chen and Ren Yang and Sunyang Fu and Nansu Zong and Hongfang Liu and Ming Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.02759},
year = {2024}
}