自杀行为的概念化：利用预测结果的解释分析纵向社交媒体数据
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过分析社交媒体数据以及借助人工智能技术，本研究提出了一种用于初步筛选带有自杀意向的社交媒体帖子的方法，以预防自杀行为，并为自杀预防机构、专业人员和社区广泛认知项目提供宝贵的见解。
本研究提出了深度学习架构，并测试了其他三种机器学习模型，使用CLPsych 2021共享任务中的社交媒体帖子数据自动检测将在30天和6个月内尝试自杀的个体。实验结果表明，传统机器学习方法在预测自杀尝试30天前的子任务上表现良好，超过了基线。所提出的深度学习方法在预测6个月前的自杀子任务上也超过了基线。
