Den ökande självmordsfrekvensen bland ungdomar och dess höga korrelation med självmordstankar i sociala medier kräver en djupare undersökning av modeller för att upptäcka självmordstankar i text som tweets för att möjliggöra förebyggande. Men komplexiteten i det naturliga språket konstruktioner gör denna uppgift mycket utmanande. Djuplärande arkitekturer som LSTMs, CNNs och RNNs visar löfte i meningsnivå klassificeringsproblem. Detta arbete undersöker förmågan hos djupinlärning arkitekturer att bygga en korrekt och robust modell för självmordstankar upptäckt och jämför deras prestanda med standard baslinjer i textklassificering problem. De experimentella resultaten avslöjar förtjänsten i C-LSTM-baserade modeller jämfört med andra djupinlärning och maskininlärning baserade klassificeringsmodeller för självmordsfantasier.
Sawhney och Al. REF-arbete avslöjade styrkan och förmågan hos C-LSTM-baserade modeller jämfört med andra djupinlärning och maskininlärning klassificering för självmordstankar erkännande.
Exploring and Learning Suicidal Ideation Connotations on Social Media with Deep Learning
{'venue': 'WASSA@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}