Vi presenterar vår strategi för att förutsäga svårighetsgraden av användarinlägg i ett mental hälsa forum. Detta system utvecklades för att konkurrera i 2016 Computational Linguistics and Clinical Psychology (CLPsych) Shared Task. Vår ingång använder en meta-klassificerare som använder en uppsättning basklassificerare konstruerade av lexiska, syntaktiska och metadata-funktioner. Dessa klassificeringar skapades för både måltjänster och deras sammanhang, som omfattade både tidigare och efterföljande tjänster. Utgången från dessa klassiatorer användes för att träna en metaklassifier, som överträffade alla individuella klassiatorer samt en ensembleklassifier. Denna meta-klassificerare utvidgades sedan till en slumpmässig skog av meta-klassifierare, vilket gav ytterligare förbättringar i klassificeringsnoggrannheten. Vi uppnådde konkurrenskraftiga resultat, först bland totalt 60 inlämnade tävlingsbidrag.
Till exempel Malmasi et al. använde en Random Forest meta-klassificeringsmetod ovanpå en uppsättning basklassificeringar REF.
Predicting Post Severity in Mental Health Forums
{'venue': 'CLPsych@HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}