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J-GLOBAL ID：202102210642905164   整理番号：21A0564222

ソーシャルメディアと健康データからの自殺行動を予測するための知的システム【JST・京大機械翻訳】

Intelligent System for Predicting Suicidal Behaviour from Social Media and Health Data

著者 (2件)： Zahura Amatuz (United International University,Department of Computer Science and Engineering,Dhaka,Bangladesh) ,  Mamun Khondaker A. (United International University,Department of Computer Science and Engineering,Dhaka,Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICAICT  ページ： 319-324  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自殺はバングラデシュにおける非天然死の最も一般的な原因の1つである。自殺は人だけでなく周辺にも影響する。あらゆる個人の自殺の試みのリスクを分析するのは,常に非常にmaticである。バングラデシュは広大な社会メディアユーザを持っているので,健康資源と共にソーシャルメディアから取られたデータは自殺試みのリスクを評価するために重要な役割を果たす。自然言語処理と深層学習技術を用いて,自動知能システムは,ソーシャルメディアと健康データを通して自殺を試みる可能性を検出することができる。この型の技術は,もしリスクがあるならば,いくつかのソーシャルメディアユーザを検出する文化特異的およびリアルタイム自殺予防システムを開発することができ,彼らが彼らの精神状態に従って投薬またはコウンセリングを取り入れることができる。また,この関心領域のプライバシー問題と倫理的問題を研究した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 死 ,  バングラデシュ人民共和国 ,  自然言語処理 ,  プライバシー ,  *自殺
準シソーラス用語： *インテリジェントシステム ,  *ソーシャルメディア ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  音声処理  (JE05000E) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソーシャルメディア ,  自殺行動 ,  予測 ,  知的システム