用于抑郁症风险预测的文档间与文档内注意力机制
计算与语言
2019-07-02 v1 机器学习
摘要
我们关注社交媒体用户抑郁症风险的早期评估。我们聚焦于eRisk 2018数据集,该数据集将用户表示为其撰写的在线贡献的序列。我们实现了四个基于RNN的系统来对用户进行分类。我们探索了多种聚合方法以结合对单个帖子的预测。我们的最佳模型并行阅读用户的所有写作,但在每个时间步使用注意力机制来优先处理最重要的那些。
引用
@article{arxiv.1907.00462,
title = {Inter and Intra Document Attention for Depression Risk Assessment},
author = {Diego Maupomé and Marc Queudot and Marie-Jean Meurs},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.00462},
year = {2019}
}
备注
9 pages, in Proceedings of The 32nd Canadian Conference on Artificial Intelligence (Canadian AI 2019)