Feb, 2023

利用混合神经网络检测 Reddit 用户的抑郁症状

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TL;DR本研究提出了一种混合神经网络模型，结合预训练的句子 BERT（SBERT）和卷积神经网络（CNN），通过分析 Reddit 上的帖子来检测抑郁症患者，该模型实现了 0.86 的准确性和 0.86 的 F1 分数，且超过了文献中其他机器学习模型的已有成果（F1 分数为 0.79）。该模型的结果表明了其在检测抑郁症患者方面的可行性，同时也可应用于其他文本分类任务以及不同的临床应用。
发现论文，激发创造
  • Cordyceps@LT-EDI：基于 Reddit 和自我训练的抑郁症检测

    使用半监督学习技术提出了一种检测抑郁症严重程度的系统，通过预测帖子是否来自经历严重、中度或低（非诊断性）抑郁水平的用户，使用 Reddit 上的大量未标记社交媒体帖子进行训练模型的分类。在 LT-EDI@RANLP 2023 共享任务中，我们的框架排名第三。

    Sep, 2023

  • DeepLearningBrasil@LT-EDI-2023：探索社交媒体文本中用于检测抑郁症的深度学习技术

    本研究旨在通过深度学习方法，结合 RoBERTa 和 DeBERTa 模型，并利用 DepSign-LT-EDI 任务对社交媒体文本进行分类，进一步加强对精神健康对话的理解，最终取得了优越的性能表现，同时提供了相关代码以促进透明度和进一步发展。

    Nov, 2023

  • 探索社交媒体帖子以识别抑郁症: Reddit 数据集研究

    利用社交媒体帖子识别抑郁症的研究表明，通过对 2022 年抑郁症相关论坛 Reddit 上的热门帖子进行提取和分析，预处理后的数据输入传统机器学习模型，可达到 92.28% 的准确率。

    Apr, 2024

  • 利用神经网络和语言元数据对文本序列中的抑郁症状进行早期检测

    通过使用基于不同单词嵌入的卷积神经网络和基于用户级语言元数据的分类，本文着眼于利用社交平台上的信息对抑郁症进行早期检测，同时提出了一种略微修改的 ERDE 得分用于衡量早期检测系统，并评估了用于相同领域的大型语料库的新单词嵌入

    Apr, 2018

  • 使用 Transformers 和集成方法在社交网络上检测抑郁症

    研究表明，利用预训练语言模型和 Transformer 组合可以有效自动处理社交媒体上表达情感的文章，实现抑郁症自动诊断，并能有效地提高分类器的性能。

    May, 2023

  • 使用人工智能通过推特进行多类抑郁症检测

    使用推特数据库中的推文，通过词典标注预测了五种抑郁症（双向传输编码器表示）BERT 模型用于特征提取和训练机器学习和深度学习方法用于训练该模型。BERT 模型表现出最有希望的结果，达到了 0.96 的总体准确性。

    Apr, 2024

  • 时间丰富的多模态转换器检测抑郁症

    本文提出了一种基于预训练模型，使用图像和文本嵌入的弹性时间丰富多模态变压器模型，用于从社交媒体消息中检测抑郁症，结果表明该方法超越了其他方法，达到了 0.931 F1 值，是目前最先进的方法。

    Jan, 2023

  • DepressionNet: 一种基于深度学习增强的社交媒体抑郁症检测新型摘要框架

    本文提出一种新颖的计算框架来自动检测 Twitter 用户的抑郁症，其中通过抽取概括和提炼相关内容来解决现有模型的局限性，并使用卷积神经网络和门控循环单元模型进行更好的诊断结果。

    May, 2021

  • 运用情感和社会规范特征检测社交媒体文章中的抑郁情绪

    本文提出了一种基于 BERT，结合注意力双向 GRU 网络和预训练情感分类特性的深度架构，用于从社交媒体帖子中检测抑郁症，其通过后期融合方案将帖子和字词的亵渎和道德特征纳入结构中，证明了道德和亵渎是抑郁症检测的重要特征，模型在 Reddit Pirina 数据集和 Reddit RSDD 数据集中分别获得了 2.65% 和 6.73% 的 F1 分数绝对改进，进而考虑了多篇帖子下检测抑郁症患者的设置。

    Mar, 2023

  • 探索基于混合和集成模型的社交媒体多分类精神健康状态预测

    本文探索使用社交媒体数据预测多种心理健康状况的自动化检测方法，根据诸如句法复杂性、词汇复杂性和多样性、情感等语言特征，基于混合和集成模型的比较后发现多分类模型在自动化心理健康检测研究中更加准确有效。

    Dec, 2022