Även om depression är en av de vanligaste psykiska störningar, de deprimerade individer kanske inte är medvetna om sina symtom alls så att de ibland missar lämplig tid för behandling. För att förhindra detta problem tittade många forskare in i sociala medier för att räkna ut deprimerade individer genom att analysera skillnaderna i språkanvändning. Även om de på senare tid har uppnått rimliga resultat när det gäller att upptäcka depression, särskilt genom att använda metoder för djup inlärning, ger sådana metoder fortfarande inte ett tydligt sätt att förklara varför vissa individer har blivit upptäckta som deprimerade. För att ta itu med denna fråga föreslår vi Feature Attention Network (FAN), inspirerad av processen att diagnostisera depression av en expert som har bakgrundskunskap om depression. Vi utvärderar resultatet av vår modell på ett storskaligt allmänt forum (Reddit Självrapporterad Depression Diagnos) dataset. Experimentella resultat visar att FAN uppvisar goda resultat med hög tolkningsförmåga trots ett mindre antal tjänster i träningsdata. Vi undersöker olika aspekter av inlägg av deprimerade användare genom fyra funktionsnätverk som bygger på psykologiska studier, vilket kommer att hjälpa forskare att undersöka sociala medier inlägg för att hitta användbara bevis för depressiva symtom.
Nyligen, REF byggt en funktion uppmärksamhet nätverk för depression upptäckt på Reddit, visar hög tolkningsbarhet, men låg förbättring i noggrannhet.
Feature Attention Network: Interpretable Depression Detection from Social Media
{'venue': 'PACLIC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}