基于 RoBERTa 的社交媒体精神疾病检测与分类
机器学习
2020-11-24 v1
摘要
鉴于当前全球范围内的社交距离规定，社交媒体已成为大多数人主要的交流方式。这导致许多患有精神疾病的人被隔离，无法获得面对面的帮助。他们越来越多地转向社交媒体表达自己，并寻找应对疾病的指导。考虑到这一点，我们提出了一种检测和分类社交媒体上精神疾病帖子的方案，从而使用户能够获得适当的帮助。在这项工作中，我们通过分析社交媒体平台上的非结构化用户数据，检测并分类五种突出的精神疾病：抑郁症、焦虑症、双相情感障碍、ADHD（注意力缺陷多动障碍）和 PTSD（创伤后应激障碍）。此外，我们分享了一个新的高质量数据集以推动该主题的研究。我们认为，我们的工作是首个使用 RoBERTa 等基于 Transformer 的架构来分析人们情绪和心理的多分类模型。我们还展示了如何使用行为测试对模型进行压力测试。通过本研究，我们希望能够通过自动化部分检测与分类流程，为公共卫生系统做出贡献。
引用
@article{arxiv.2011.11226,
title = {Detection and Classification of mental illnesses on social media using RoBERTa},
author = {Ankit Murarka and Balaji Radhakrishnan and Sushma Ravichandran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.11226},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 1 figure, 6 tables