Självmord är en av de främsta dödsorsakerna i Kina. Men tekniska metoder för att förebygga självmord är utmanande och fortfarande under utveckling. Nyligen, flera faktiska självmordsfall föregicks av användare som postade mikrobloggar med självmordstankar till Sina Weibo, en kinesisk social media nätverk liknar Twitter. Det vore därför önskvärt att upptäcka självmordstankar från mikrobloggar i realtid och omedelbart varna lämpliga stödgrupper, vilket kan leda till ett framgångsrikt förebyggande. I detta dokument föreslår vi ett system för att upptäcka självmord i realtid över Weibo, med hjälp av maskininlärning och kända psykologiska tekniker. För närvarande har vi identifierat 53 kända självmordsfall som postade självmordsbrev på Weibo innan de dog. Vi utforskar språkliga drag i dessa kända fall med hjälp av en psykologisk lexikon, och träna en effektiv självmord Weibo post detektion modell. 6714 taggade inlägg och flera klassificeringar används för att verifiera modellen. Genom att kombinera både maskininlärning och psykologisk kunskap, har SVM classifier den bästa prestandan för olika clasfiers, vilket ger en F-mått på 68,3%, en precision på 78,9%, och en recall på 60,3%. • Tredje, tvärvetenskaplig forskning mellan maskiner
Huang m.fl. byggt en psykologisk lexikon och använt en SVM klassificering för att upptäcka cybersuicid REF.
Detecting Suicidal Ideation in Chinese Microblogs with Psychological Lexicons
{'venue': '2014 IEEE 11th Intl Conf on Ubiquitous Intelligence and Computing and 2014 IEEE 11th Intl Conf on Autonomic and Trusted Computing and 2014 IEEE 14th Intl Conf on Scalable Computing and Communications and Its Associated Workshops', 'journal': '2014 IEEE 11th Intl Conf on Ubiquitous Intelligence and Computing and 2014 IEEE 11th Intl Conf on Autonomic and Trusted Computing and 2014 IEEE 14th Intl Conf on Scalable Computing and Communications and Its Associated Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}