社交媒体文本数据的抑郁症检测研究综述

摘要：

近年来,机器学习被逐渐运用到基于社交媒体文本数据的抑郁症检测中并凸显重要应用价值.为梳理其应用现状和发展方向,对用于抑郁症检测的社交媒体文本数据集、数据预处理和机器学习方法进行整理分类.在数据特征表示方面,对比分析了基础特征表示、静态词嵌入和语境词嵌入.全面分析了利用不同基础特征和不同算法类型的传统机器学习以及深度学习进行抑郁症检测的性能和特点.总结并建议未来在中文数据集的创建、模型的可解释性、基于隐喻的检测和轻量级预训练模型方面做进一步的探索.

关键词：社交媒体、文本数据、抑郁症、机器学习

所属期刊栏目：59

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;山东省自然科学基金

在线出版日期：2023-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：54-63