构建用于抑郁症检测的社交媒体语料库之论证
计算与语言
2019-02-05 v1
摘要
社交媒体平台为获取用户行为的宝贵洞见提供了机会。用户以去抑制的方式使用自然语言模仿其内在感受与情绪。自然语言处理技术已帮助研究者解读标准文档并从海量数据中提炼推断。代表性语料库是 NLP 的先决条件，而我们当今面临的挑战之一是互联网上存在的非标准与噪声语言。我们的工作聚焦于从社交媒体构建专注于检测精神疾病的语料库。我们以抑郁症为案例，论证了使用此类语料库协助从业者检测该类病例的有效性。我们的结果显示，我们的社交媒体语料库与标准抑郁症语料库之间存在高度相关性。
引用
@article{arxiv.1902.00702,
title = {Making a Case for Social Media Corpus for Detecting Depression},
author = {Adil Rajput and Samara Ahmed},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.00702},
year = {2019}
}