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J-GLOBAL ID：202002291256664633   Reference number：20A0484234

Using Topic Modeling to Detect and Describe Self-Injurious and Related Content on a Large-Scale Digital Platform

大規模ディジタルプラットフォームにおける自己損傷と関連コンテンツの検出と記述のためのトピックモデリングの使用【JST・京大機械翻訳】

Author (4)： Franz Peter J. (Department of Psychology, Harvard University, Cambridge, MA, USA) ,  Nook Erik C. (Department of Psychology, Harvard University, Cambridge, MA, USA) ,  Mair Patrick (Department of Psychology, Harvard University, Cambridge, MA, USA) ,  Nock Matthew K. (Department of Psychology, Harvard University, Cambridge, MA, USA)
Material： Suicide and Life-Threatening Behavior
Volume： 50  Issue： 1  Page： 5-18  Publication year： 2020 
JST Material Number： W2753A  ISSN： 0363-0234  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： OBJECTIVE: Self-injurious thou...

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Thesaurus term： software ,  digital method ,  mental health ,  public health ,  automatic language processing ,  *content(document resource) ,  internet ,  coder
Semi thesaurus term： トピックモデル ,  ツールキット ,  オンライン ,  臨床心理学 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (2)： Mental disorders  (GR03000A) ,  Occupational health,industorial accidents  (GB05000S)

Terms in the title (9)： 大規模 ,  ディジタル ,  プラットフォーム ,  自己 ,  損傷 ,  コンテンツ ,  記述 ,  トピック ,  モデリング