面向基于知识的文本心理障碍模式挖掘
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2022-07-14 v1 机器学习
摘要
精神健康障碍可能对所有国家的经济与健康造成严重后果。例如，COVID-19 疫情的影响，如隔离与旅行禁令，会让我们感到抑郁。识别精神健康障碍的早期征兆至关重要。例如，抑郁症可能增加个体的自杀风险。当前从文本数据中识别心理障碍模式的最先进研究使用人工标注的训练集，尤其在需要领域专家知识来分析各种症状时。该任务可能耗时且昂贵。为应对此挑战，本文中我们研究并分析了识别精神健康障碍的各种临床与非临床方法。我们利用认知科学中的领域知识与专长，构建针对精神健康障碍概念与模式的特定领域知识库(Knowledge Base, KB)。我们通过从特定领域知识库(KB)生成训练数据，提出了一种弱监督形式。我们采用分析社交媒体的典型场景，从社交用户生成的文本内容中识别重度抑郁障碍症状。我们利用该场景评估基于知识的方法如何显著提升结果质量。
引用
@article{arxiv.2207.06254,
title = {Towards Knowledge-based Mining of Mental Disorder Patterns from Textual Data},
author = {Maryam Shahabikargar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.06254},
year = {2022}
}