智力和发育障碍青年的成人过渡：情绪检测与主题建模
计算与语言
2022-09-22 v1 应用统计
机器学习
摘要
成人过渡是许多家庭的一个重要人生阶段。先前研究表明，智力和发育障碍（IDD）青年比同龄人面临更多挑战。本研究探讨如何利用自然语言处理（NLP）方法，特别是无监督机器学习，辅助心理学家分析情绪与情感，并运用主题建模识别IDD青年及其家庭所面临的常见问题与挑战。此外，将所得结果与处于成人过渡阶段的无IDD青年进行比较。研究结果表明，NLP方法可非常有效地帮助心理学家分析情绪、进行跨案例分析，并从对话数据中总结关键主题。我们的Python代码可在 https://github.com/mlaricheva/emotion_topic_modeling 获取。
引用
@article{arxiv.2209.10477,
title = {Transition to Adulthood for Young People with Intellectual or Developmental Disabilities: Emotion Detection and Topic Modeling},
author = {Yan Liu and Maria Laricheva and Chiyu Zhang and Patrick Boutet and Guanyu Chen and Terence Tracey and Giuseppe Carenini and Richard Young},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.10477},
year = {2022}
}
备注
Conference proceedings of 2022 SBP-BRiMS