Vi inför en första grund för att uppskatta självmordsrisk och psykisk hälsa inom en ram för djupt lärande. Genom att modellera flera tillstånd, lär sig systemet att göra förutsägelser om självmordsrisk och mental hälsa i en låg falsk positiv takt. Villkor modelleras som uppgifter i ett multitask-lärande (MTL) ramverk, med genusförutsägelse som en extra hjälpuppgift. Vi visar hur effektivt lärande med flera uppgifter är jämfört med en väl avvägd baslinje med samma antal parametrar. Vår bästa MTL-modell förutspår potentiella självmordsförsök, liksom förekomsten av atypisk psykisk hälsa, med AUC > 0,8. Vi hittar också ytterligare stora förbättringar med hjälp av multi-task lärande om psykiska hälsouppgifter med begränsade träningsdata.
Bentoni m.fl. REF visade effektiviteten hos multitask learning (MTL)-modeller för psykisk ohälsa med en begränsad mängd måldata.
Multi-Task Learning for Mental Health using Social Media Text
{'venue': 'Proceedings of the 15th Conference of the EACL (2017) 152-162', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}