ОБНАРУЖЕНИЕ СУИЦИДАЛЬНЫХ ТЕНДЕНЦИЙ В ПУБЛИКАЦИЯХ НА REDDIT С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
DOI:
https://doi.org/10.32014/2025.2518-1726.339Ключевые слова:
машинное обучение, обработка естественного языка, двунаправленный LSTM, механизм внимания, распознавание суицидаАннотация
Суицид остается серьезной проблемой общественного здравоохранения, и раннее выявление суицидальных наклонностей играет решающую роль в их предотвращении. Онлайн-платформы, такие как Reddit, предоставляют уникальную возможность идентифицировать пользователей, выражающих суицидальные мысли, через создаваемый ими контент. В данном исследовании применяются методы машинного обучения для выявления суицидальных мыслей в постах из субреддитов "SuicideWatch" и "depression", дополняясь постами без суицидальных наклонностей из "r/teenagers". Используя модель глубокого обучения, включающую двунаправленную долгую краткосрочную память (BiLSTM) и механизм внимания, мы стремимся повысить точность и надежность систем обнаружения. Модель продемонстрировала выдающуюся результаты, достигнув AUC-ROC 0.98 на валидационном наборе и 0.989 на тестовом наборе. Данное исследование подчеркивает потенциал автоматизированных систем в выявлении людей, находящихся в группе риска, что способствует своевременному вмешательству и поддержке мер по предотвращению суицида. Раннее выявление суицидальных наклонностей в онлайн-коммуникациях может значительно улучшить результаты психического здоровья и спасти жизни.
