Multifeature Fusion Attention Network for Suicide Risk Assessment Based on Social Media: Algorithm Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suicide has become the fifth leading cause of death worldwide. With development of the internet, social media has become an imperative source for studying psychological illnesses such as depression and suicide. Many methods have been proposed for suicide risk assessment. However, most of the existing methods cannot grasp the key information of the text. To solve this problem, we propose an efficient method to extract the core information from social media posts for suicide risk assessment. OBJECTIVE: We developed a multifeature fusion recurrent attention model for suicide risk assessment. METHODS: We used the bidirectional long short-term memory network to create the text representation with context information from social media posts. We further introduced a self-attention mechanism to extract the core information. We then fused linguistic features to improve our model. RESULTS: We evaluated our model on the dataset delivered by the Computational Linguistics and Clinical Psychology 2019 shared task. The experimental results showed that our model improves the risk-F1, urgent-F1, and existence-F1 by 3.3%, 0.9%, and 3.7%, respectively. CONCLUSIONS: We found that bidirectional long short-term memory performs well for long text representation, and the attention mechanism can identify the key information in the text. The external features can complete the semantic information lost by the neural network during feature extraction and further improve the performance of the model. The experimental results showed that our model performs better than the state-of-the-art method. Our work has theoretical and practical value for suicidal risk assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».