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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
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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提出深度学习架构并测试其他三种机器学习模型。
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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。
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基于自杀的三阶段理论和情绪、代词使用的研究，创建和提取自杀风险检测特征。
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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，F1得分为0.741，F2得分为0.833，超过基线。
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深度学习方法在预测6个月前的自杀子任务上表现优异，F1得分为0.737，F2得分为0.843，超过基线。
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