Denna artikel är en systembeskrivning och rapport om inlämning av World Well-Being Project från University of Pennsylvania i "CLPsych 2015" delad uppgift. Målet med den gemensamma uppgiften var att automatiskt bestämma Twitter-användare som självrapporterade att ha en av två psykiska sjukdomar: posttraumatiskt stressyndrom (PTSD) och depression. Vårt system använder användarmetadata och textfunktioner som härletts från Twitter-inlägg. För att minska funktionen utrymme och undvika data gleshet, vi överväga flera ord klustering metoder. Vi undersöker användningen av linjära klassificeringar baserade på olika funktionsuppsättningar samt en kombination använder en linjär ensemble. Denna metod är agnostisk för sjukdomsspecifika egenskaper, såsom förteckningar över läkemedel, vilket gör den lätt att tillämpa i andra scenarier. Vår strategi rankas på andra plats i alla uppgifter i genomsnitt precision och visade bästa resultat på.1 falska positiva hastigheter.
REF använde användarmetadata och textfunktioner från corpus som tillhandahålls av CLPsych 2015 Shared Task att utveckla en linjär klassificering för att förutsäga användare som har någon av de psykiska sjukdomarna.
Mental Illness Detection at the World Well-Being Project for the CLPsych 2015 Shared Task
{'venue': 'CLPsych@HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}