数字时代的心理健康诊断：在社交媒体平台上利用情感分析对稀疏特征内容进行利用

通过分析社交媒体平台上人们的发帖和讨论，借助自然语言处理技术，本研究提出一种新颖的语义特征预处理技术，通过弱分类器减少特征稀疏性，采用模量循环实现自适应特征维度，深度挖掘和扩展上下文中的特征，训练一个机器学习模型来预测和分类精神障碍，通过 Reddit 精神健康数据集 2022 对焦虑、边缘型人格障碍和双相情感障碍等病症进行研究，解决了数据稀疏性挑战，显著提高了性能，为心理健康预测与监测提供创新解决方案。