基于情绪的社交媒体精神障碍建模

据世界卫生组织(WHO)统计，四分之一的人在一生中某个时刻会受到精神障碍影响。然而，在世界许多地区，患者因对精神疾病的污名化、对心理健康及其相关症状的无知而不主动寻求专业诊断。本文中，我们提出一种利用Reddit上的对话被动检测精神障碍的模型。具体而言，我们关注一组以明显情绪模式为特征的精神障碍(以下称为情绪障碍)：重度抑郁、焦虑与双相障碍。通过被动(即无提示)检测，我们可鼓励患者寻求精神障碍的诊断与治疗。我们提出的模型不同于该领域其他工作，因其完全基于Reddit用户的情绪状态及这些状态间的转移，而先前工作通常基于内容表示(如n元语法、语言模型嵌入等)。我们表明内容表示受领域与主题偏置影响因而无法泛化，而我们的模型抑制了主题特定信息，从而在不同主题与时间上泛化良好。我们针对模型检测不同情绪障碍的能力及模型的泛化性进行了实验。实验显示，尽管我们的模型性能与BERT等内容模型相当，但其在时间与主题上的泛化能力远优于后者。