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社交媒体上的病理赌博风险预测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了在社交媒体数据上进行风险预测的问题，特别是对Reddit用户进行病态赌博障碍的分类。通过将时间特征和情感特征纳入模型，实验证明了序列模型在性能上优于基于连接的模型。提出的架构在包含EmoBERTa和TD层的情况下取得了高F1分数，在赌博障碍数据集上超过了现有基准。
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关键要点
- 本文研究社交媒体数据上的风险预测问题，特别是Reddit用户的病态赌博障碍分类。
- 将时间特征和情感特征纳入模型，实验证明序列模型性能优于基于连接的模型。
- 提出的架构包含EmoBERTa和TD层，取得高F1分数。
- 在赌博障碍数据集上，该模型超过了现有基准。
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