在基于社区的社交媒体帖子中识别使用、滥用与成瘾的自我披露

在过去十年中，美国因涉及处方与非法阿片类药物过量而死亡的人数超过 50 万，使其成为全国性公共卫生紧急事件（USDHHS, 2017）。医疗从业者需要稳健且及时的工具，以有效识别高危患者。Reddit 等基于社区的社交媒体平台允许用户自我披露，讨论原本敏感的涉药行为。我们呈现一个中等规模的语料库，包含来自不同 subreddit 的 2500 篇阿片类相关帖子，标注为阿片类使用的六个不同阶段：医疗使用、滥用、成瘾、康复、复吸、未使用。我们对每篇帖子标注跨度级抽取式解释，并关键性地研究其在标注质量与模型开发中的作用。我们在监督、少样本或零样本设定下评估了若干最先进模型。实验结果和错误分析表明，识别阿片使用障碍阶段高度依赖上下文且具挑战性。然而，我们发现建模时使用解释能显著提升分类准确率，证明了其在研究阿片使用障碍连续体这类高风险领域中的有益作用。