Sep, 2023

Cordyceps@LT-EDI：基于 Reddit 和自我训练的抑郁症检测

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 社交媒体帖子中检测抑郁症迹象的数据集创建及实证分析

    本研究通过对社交媒体发帖进行分析，开发了一个金标准数据集，将人的抑郁水平分为 ' 未抑郁 '、' 中度抑郁 ' 和' 严重抑郁 ' 三种级别，并采用数据增强技术和机器学习算法，其中 Word2Vec 向量化技术和随机森林分类器在数据增强的模型中表现最佳，准确度和 F1 值均为 0.877 。

    Feb, 2022

  • 利用混合神经网络检测 Reddit 用户的抑郁症状

    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。

    Feb, 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

  • 利用大型语言模型在社交媒体上进行抑郁症检测

    通过分析社交媒体上用户的历史帖子，我们提出了一种名为 DORIS 的新型抑郁症检测系统，结合医学知识和大型语言模型的最新进展，在早期检测和干预上具有重要作用，并且该系统通过结合传统分类器和大型语言模型，融合医学知识引导的特征，实现了高准确性和可解释性的预测结果。

    Mar, 2024

  • 利用社交媒体数字痕迹进行抑郁症检测：一种知识感知深度学习方法

    通过结合医学领域知识，我们设计了一种深度知识感知的网络框架（DKDD）以准确检测社交媒体用户是否患有抑郁症，并解释导致此类检测的关键因素。我们的实证研究表明，该方法优于现有最先进的方法，可以提供早期检测和解释关键因素，从而补充临床抑郁症筛查并评估人群的心理健康状况。

    Mar, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 使用多模态社交媒体数据检测高等教育学生的抑郁症状

    通过研究学生在社交媒体上发布的图片和标题，使用深度学习进行功能工程模型从而检测大学生抑郁症状严重程度的研究表明，具有 BDI 得分大于或等于 20 的学生可以在最佳情况下通过融合模型达到 0.92 的召回率和 0.69 的精度，这表明了大规模抑郁症筛查的潜力，从而有助于发现处于风险的学生。

    Dec, 2019