ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

مجموعة بيانات للبحث عن خطورة الاكتئاب النمذجة في بيانات المنتدى عبر الإنترنت

A Dataset for Research on Modelling Depression Severity in Online Forum Data

572   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

يستخدم الأشخاص من المنتديات عبر الإنترنت إما أن نبحث عن معلومات أو للمساهمة به. بسبب شعبيتها المتنامية، تم إنشاء بعض المنتديات عبر الإنترنت خصيصا لتوفير الدعم والمساعدة والآراء للأشخاص الذين يعانون من مرض عقلي. الاكتئاب هو واحد من الأمراض النفسية الأكثر شيوعا في جميع أنحاء العالم. يتواصل الأشخاص المزيد من المنتديات عبر الإنترنت للعثور على إجابات لأمراضهم النفسية. ومع ذلك، لا توجد آلية لقياس شدة الاكتئاب في كل وظيفة وإعطاء أهمية أعلى لأولئك الذين يشخصون بالاكتئاب بشدة. على الرغم من أن العديد من الأبحاث التي تستند إلى بيانات المنتدى عبر الإنترنت وتحديد الاكتئاب قد أجريت، نادرا ما يتم استكشاف شدة الاكتئاب. بالإضافة إلى ذلك، فإن غياب مجموعات البيانات سوف تنموي تطوير إجراءات تشخيصية جديدة للممارسين. من هذه الدراسة، نقدم مجموعة بيانات لدعم البحوث حول تقييم شدة الاكتئاب. النهج الحسابي لقياس عملية تلقائية، خطورة محددة من الاكتئاب هنا نهج جديد تماما. ومع ذلك، هناك حاجة إلى ذلك، هناك حاجة إلى هذا القياس الموضعي للاكتئاب في مشاركات المنتدى عبر الإنترنت لضمان موازين القياس المستخدمة في بحثنا يجتمع مع القواعد المتوقعة للبحث العلمي.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

في هذه الورقة، نقدم مجموعة بيانات جديدة تستند إلى Twitter للكشف عن السيبراني وإساءة استخدام عبر الإنترنت.تضم هذه البيانات التي تضم 62،587 تغريدات، تم الحصول على هذه البيانات من تويتر باستخدام شروط استعلام محددة تهدف إلى استرداد تغريدات مع احتمالات عا لية من أشكال مختلفة من البلطجة والمحتوى المسيء، بما في ذلك الإهانة والتصيد والبهجة والسخرية والتهديد والإباحية والاستبعاد.لقد قامنا بتجنيد مجموعة من 17 ملقاة لأداء التعليق التوضيحي بحبائهم الجميلة على مجموعة بيانات كل تغريدة موضحة بمثابة ثلاثة محنوح.جميع الحناحيين لدينا هي مستخدمي التعليم العالي والمتكرر في المدرسة الثانوية.اتفاقية المشتركة بين الخصوصية لأن مجموعة البيانات التي تقاسها Krippendorff's ألفا هي 0.67.تم تأكيد التحليلات التي أجريتها في مجموعة بيانات الموضوعات الإلكترونية المشتركة التي أبلغت عن دراسات أخرى وكشفت علاقات مثيرة للاهتمام بين الطبقات.تم استخدام DataSet لتدريب عدد من نماذج التعلم العميقة المستندة إلى المحولات التي تعود إلى نتائج مثيرة للإعجاب.
أصبحت الإيذاء عبر الإنترنت واللغة المسيئة في وسائل التواصل الاجتماعي مشاكل واسعة النطاق في العصر الرقمي اليوم.في هذه الورقة، نحن نساهم في مجموعة بيانات قائمة على إعادة استخدامها، تتكون من 68،159 إهانات و 51،102 تحية مستهدفة للأفراد بدلا من استهداف مج تمع أو سباق معين.ثانيا، نقوم بتقييم العديد من النماذج الحديثة الموجودة في كل من التصنيف ونقل النمط غير المقترح على DataSet.أخيرا، نقوم بتحليل النتائج التجريبية واستنتج أن مهمة النقل صعبة، تتطلب النماذج لفهم درجة عالية من الإبداع المعروضة في البيانات.
تقدم هذه الدراسة وتحليلات WikitalkEdit وديجمات من المحادثات وتعديل التواريخ من ويكيبيديا، للبحث في التعاون عبر الإنترنت ونمذجة المحادثة. تضم DataSet ثلاث مرات حوار من صفحات الحديث Wikipedia، وتحرير الإجراءات على المقالات المقابلة التي تتم مناقشتها. ن ظرا لكيفية دعم البيانات الفهم الكلاسيكي للمطابقة النمط، حيث تتوقع العاطفة الإيجابية واستخدام الضمائر ذات الشخص الأول تغييرا عاطفيا إيجابي في مساهم ويكيبيديا. ومع ذلك، فإنهم لا يتوقعون سلوك التحرير. من ناحية أخرى، فإن ردود الفعل التي تم استدعاء الوكلاء والنقد، والمراجع إلى قواعد المجتمع في ويكيبيديا، من المرجح أن تقنع المساهم في أداء التعديلات ولكنها أقل عرضة للتأدي إلى مشاعر إيجابية. لقد قمنا بتطوير مصنفات أساسية مدربة على ميزات روبرتا مدربة مسبقا والتي يمكن أن تتنبأ بالتغيير التحريري بدرجة F1 من .54، بالمقارنة مع درجة F1 من .66 للتنبؤ بالتغيير العاطفي. كما يتم توفير تحليل تشخيصي للأخطاء الاستمرارية. نستنتج مع التطبيقات والتوصيات المحتملة للعمل في المستقبل. تتوفر DataSet علنا ​​لمجتمع البحث في https://github.com/kj2013/wikitalkedit/.
تحليل Coreference Event Dockence (CDCR) هي مهمة تحديد الأحداث التي تشير إلى نفس الأحداث طوال مجموعة من المستندات. تعد شرح بيانات CDCR عملية شاقة ومكلفة، موضحا سبب وجود كورسا الموجودة صغيرة وتفتقر إلى تغطية المجال. للتغلب على هذه الاختناق، نستخلك تلقا ئيا بيانات Coreference من الارتباطات التشعبية في الأخبار عبر الإنترنت: عند الإشارة إلى حدث كبير في العالم الحقيقي، غالبا ما يقوم الكتاب في كثير من الأحيان بإضافة ارتباط تشعبي إلى مقالة أخرى تغطي هذا الحدث. نوضح أن جمع الارتباطات التشعبية التي تشير إلى نفس المقالة (الأقوالية) تنتج بيانات CDCR واسعة عالية الجودة وإنشاء كائن من وثائق 2M وذكر الحدث الفضي القياسي 2.7M يسمى HyperCoref. نقيم نظام أحدث على ثلاثة CDCR Corpora ويجد أن النماذج المدربة على مجموعات فرعية صغيرة من Hypercoref تنافسية للغاية، مع أداء مشابه للنماذج المدربة على البيانات الذهبية القياسية. مع عملنا، نقوم بحرية بحث CDCR من اعتمادا على بيانات التدريب المكلفة المشروح البشرية وتفتتح إمكانيات للبحث عن البحوث بعد أن يتم تكييف نهج استخراج البيانات لدينا بسهولة مع لغات أخرى.
تم جمع معظم مجموعات بيانات تحليل الدلالات المتاحة، والتي تتكون من أزواج من الكلام الطبيعي والنماذج المنطقية، فقط لغرض تدريب وتقييم أنظمة فهم اللغة الطبيعية.ونتيجة لذلك، فإنها لا تحتوي على أي من ثراء ومجموعة متنوعة من الكلام الطبيعية التي تحدث، حيث يس أل البشر عن البيانات التي يحتاجونها أو فضولها.في هذا العمل، نطلق سراح SEDE، مجموعة بيانات مع 12،023 أزواج من الكلام واستفسارات SQL التي تم جمعها من الاستخدام الحقيقي على موقع Stack Exchange.نظظ أن هذه الأزواج تحتوي على مجموعة متنوعة من التحديات في العالم الحقيقي والتي نادرا ما تنعكس حتى الآن في أي مجموعة بيانات تحليل دلالية أخرى، اقترح متري تقييم استنادا إلى مقارنة بنود الاستعلام الجزئي الأكثر ملاءمة لاستفسارات العالم الحقيقي، وإجراء تجاربمع خطوط أساس قوية، تظهر فجوة كبيرة بين الأداء على SEDE مقارنة مع مجموعات البيانات الشائعة الأخرى.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا