注意関係ネットワークによる自殺念慮と精神障害検出【JST・京大機械翻訳】

Ji Shaoxiong; Li Xue; Huang Zi; Cambria Erik

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210489022310 整理番号：21P0029311

注意関係ネットワークによる自殺念慮と精神障害検出【JST・京大機械翻訳】

Suicidal Ideation and Mental Disorder Detection with Attentive Relation Networks

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発行年： 2020年04月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年06月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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精神衛生は現代社会における重大な問題であり,精神障害は効果的治療なしで自殺念慮を時々変える可能性がある。精神障害の早期検出と社会的内容からの自殺念慮は,効果的な社会的介入のための潜在的方法を提供する。しかし,自殺アイデアと他の精神障害の分類は,言語利用と感情的極性において類似のパターンを共有するので,挑戦的である。本論文は,レキシコンベースの感情スコアと潜在的トピックスによるテキスト表現を強化して,関連リスク指標による自殺アイデアと精神障害を検出するために関係ネットワークを使用することを提案した。関係モジュールは,さらに重要な関係特徴を優先するために注意機構を備えている。3つの実世界データセットの実験を通して,著者らのモデルは,その対応物の大部分を凌駕する。【JST・京大機械翻訳】

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精神障害 , 精神科の臨床医学一般

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