Tillkomsten av sociala medier har gett en lovande ny möjlighet till tidig upptäckt av depression. För att göra det på ett effektivt sätt finns det två utmaningar att övervinna. Den första är att text- och visuell information måste betraktas gemensamt för att göra exakta slutsatser om depression. Den andra utmaningen är att det är svårt att extrahera många av de relevanta indikatortexterna och bilderna på grund av de olika typer av innehåll som användarna lägger ut. I detta arbete föreslår vi att man använder en ny kooperativ multiagentmodell för att ta itu med dessa utmaningar. Från tidigare inlägg av användare, den föreslagna metoden kan automatiskt välja relaterade indikator texter och bilder. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden överträffar de senaste metoderna med stor marginal (över 30 % felreduktion). I flera experiment och exempel kontrollerar vi också att de utvalda inläggen framgångsrikt kan indikera användardepression, och vår modell kan få en robust prestanda i realistiska scenarier.
Till exempel Gui et al. REF föreslog en ny samarbetsmodell för multiagenter för att upptäcka depressioner på Twitter.
Cooperative Multimodal Approach to Depression Detection in Twitter
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}