Mar, 2024

EmoScan：罗马化僧伽罗语推文中抑郁症状自动筛查

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TL;DR通过对罗马化僧伽罗社交媒体数据的利用，本研究提出了一个基于机器学习的框架，通过分析语言模式、情感和行为线索在全面的社交媒体帖子数据集中自动筛查抑郁症状。结果表明，提出的具有注意力层的神经网络在检测抑郁症状方面取得了 93.25％的显著准确度，超过了当前最先进的方法。这些发现强调了该方法在定位需要积极干预和支持的个体方面的功效。该研究对心理健康专业人士、政策制定者和社交媒体公司提供了有价值的见解。通过利用自然语言处理技术和机器学习算法，本研究为数字时代的心理健康筛查提供了一个有前途的路径。通过利用社交媒体数据的潜力，该框架引入了一种识别和援助抑郁风险个体的积极方法。总之，本研究在积极干预和支持心理健康系统方面做出了贡献，从而对领域内的研究和实际应用产生影响。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 机器学习算法在抑郁症检测中的应用及比较

    通过分析社交媒体行为，本研究借助情感人工智能等先进技术，设计了一种自动检测社交媒体用户抑郁状况的分类器，最高准确率可达 81.79%。

    Jan, 2023

  • 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

  • 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

  • 利用话题和情感背景化对社交媒体中的抑郁症言论进行成本感知研究

    利用机器学习和自然语言处理方法，在社交媒体上提出了一种自动检测抑郁症的方法。该方法采用文本表示的多种类型来检测抑郁症，并通过情感信息进行上下文化描述。该研究分析了分类模型的能量消耗，并建立了分类精度和计算成本之间的权衡。实验表明，提出的上下文化策略可以提高分类精度，并且使用 Transformers 的方法可以将总体 F 分数提高 2％，但能源成本增加一百倍。最后，该工作为未来的节能系统铺平了道路，同时考虑了性能和能源消耗。

    Jun, 2023

  • 使用情感知识共享从社交网络中检测抑郁症

    使用深度学习技术和情感知识来检测社交网络上的压抑情绪和负面情感，以提高抑郁症的识别效果。

    Jun, 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

  • 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

  • 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

  • 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