Jun, 2023

利用 Hugging Face 转换器预测社交网络中的心理健康障碍

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TL;DR使用社交媒体和预训练语言模型，探索如何利用用户生成的数据来预测心理障碍症状，并发现社交媒体数据是精神健康筛查的良好来源，预训练模型可以有效地自动化这一重要任务。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于社交媒体的深度学习方法在精神健康预测中的应用

    通过深度学习模型检测社交媒体用户的心理状况，可以更好地理解疾病并提供早期发现的手段。基于分层注意力网络的二元分类任务预测用户是否患有九种不同疾病中的一种，在四种疾病中表现出比先前设定的基准更高的性能，并通过检查模型的单词级注意权重分析分类相关的短语的限制。

    Mar, 2020

  • 基于变压器模型的社交媒体压力和抑郁识别校准

    使用 BERT 和 MentalBERT 模型，将额外的语言信息注入到社交媒体上进行的压力和抑郁症检测中，通过 Multimodal Adaptation Gate 此方法在三个公开数据集上的表现有所提高。标签平滑化可以提高模型性能和调整模型。在压力和抑郁症文章中观察到了语言差异。

    May, 2023

  • 使用 RoBERTa 在社交媒体上检测和分类心理疾病

    本研究使用基于 Transformer 架构的 RoBERTa 模型，对社交媒体上的用户数据进行分析，以检测和分类抑郁症、焦虑症、双相情感障碍、注意力缺陷多动障碍和创伤后应激障碍等五种主要的心理疾病，从而促进公共健康系统的自动化诊断和分类流程。

    Nov, 2020

  • 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

  • 利用神经用户嵌入从社交媒体量化心理健康

    本文提出了一种利用社交媒体内容自动补充传统调查方法得出近实时大规模粗略估计心理健康状况的方法，该方法利用用户 embedding，本研究证明了这些 embedding 可以捕捉到与精神疾病相关的行为特征，从而能够预测用户的心理健康状况。

    Apr, 2017

  • 通过临床问卷学习实现简单灵活的精神障碍检测模型

    研究了使用社交媒体的语言特征来检测心理健康问题，并提出了一种能够有效利用领域知识、可被应用于其他心理障碍以及能够提供可解释检测结果的模型。

    Jun, 2023

  • 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

  • 使用变形金刚对心理健康帖子进行因果分类

    本研究使用 transformer 模型对 CAMS 数据集进行预训练的迁移学习，改善了现有分类器的效率，准确性取得了提升，证明了在社交媒体上对于心理健康分析中的因果关系的识别是必要的。

    Jan, 2023

  • 社交媒体上识别抑郁的框架： MentalRiskES@IberLEF 2023

    本文介绍了我们参加 IberLEF 2023 中的 MentalRiskES 任务，使用传统机器学习和深度学习技术预测了个体社交媒体活动导致抑郁的可能性，其中使用 BRET-based 模型微调和使用线性回归器作为输入的句子嵌入的两种建模方法，结果表明后者获得了更好的结果。

    Jun, 2023