Tekniska framsteg i World Wide Web och sociala nätverk i synnerhet i kombination med en ökad användning av sociala medier har lett till ett positivt samband mellan utställningen av självmordstankar på webbplatser som Twitter och självmordsfall. I detta dokument föreslås en ny övervakad metod för att upptäcka självmordstankar i innehåll på Twitter. En uppsättning funktioner föreslås för utbildning av både linjära och ensembleklassare över en datauppsättning av manuellt kommenterade tweets. Den föreslagna metodens prestanda jämförs med fyra baslinjer som använder olika metoder för att validera dess användbarhet. Resultaten sammanfattas slutligen genom att man reflekterar över effekten av att inkludera de föreslagna egenskaperna en efter en för att upptäcka självmordstankar.
REF har arbetat med att upptäcka inlägg som innehåller självmordstankar på Twitter.
A Computational Approach to Feature Extraction for Identification of Suicidal Ideation in Tweets
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}