使用机器学习和深度学习技术检测阿拉伯推文中的自杀倾向
原文中文，约700字，阅读约需2分钟。发表于：。社交媒体对传统沟通技术进行了革命性改变，通过使人们能够即时、公开和频繁地进行全球连接。人们使用社交媒体分享个人故事和表达他们的意见。负面情绪，例如对死亡、自残和困难的思考在社交媒体上普遍存在，尤其是在年轻一代中。因此，利用社交媒体来检测自杀思维将有助于提供适当的干预，从而最终阻止他人自残和自杀，并阻止自杀观念在社交媒体上的传播。为了自动检测阿拉伯推文中的自杀思维，我们开发了一个新颖的阿拉伯自...
社交媒体革命性改变了传统沟通方式，人们可以通过社交媒体进行全球连接。研究人员开发了一个新的阿拉伯自杀推文数据集，并使用机器学习和深度学习模型进行了实验。结果显示，使用字符 n-gram 特征进行训练的 SVM 和 RF 模型在机器学习模型中表现最好，准确率达到86％，F1 分数为79％。深度学习模型中，AraBert 模型的准确率和 F1 分数分别为91％和88％，显著提高了自杀观念的检测能力。这是首个使用深度学习方法检测阿拉伯推文中自杀意识的研究。
