![](/images/graphics-bg.png)
Supervised Learning for Suicidal Ideation Detection in Online User Content
المؤلفون المشاركون
Pan, Shirui
Ji, Shaoxiong
Yu, Celina Ping
Fung, Sai-fu
Long, Guodong
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-09-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Early detection and treatment are regarded as the most effective ways to prevent suicidal ideation and potential suicide attempts—two critical risk factors resulting in successful suicides.
Online communication channels are becoming a new way for people to express their suicidal tendencies.
This paper presents an approach to understand suicidal ideation through online user-generated content with the goal of early detection via supervised learning.
Analysing users’ language preferences and topic descriptions reveals rich knowledge that can be used as an early warning system for detecting suicidal tendencies.
Suicidal individuals express strong negative feelings, anxiety, and hopelessness.
Suicidal thoughts may involve family and friends.
And topics they discuss cover both personal and social issues.
To detect suicidal ideation, we extract several informative sets of features, including statistical, syntactic, linguistic, word embedding, and topic features, and we compare six classifiers, including four traditional supervised classifiers and two neural network models.
An experimental study demonstrates the feasibility and practicability of the approach and provides benchmarks for the suicidal ideation detection on the active online platforms: Reddit SuicideWatch and Twitter.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ji, Shaoxiong& Yu, Celina Ping& Fung, Sai-fu& Pan, Shirui& Long, Guodong. 2018. Supervised Learning for Suicidal Ideation Detection in Online User Content. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134976
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ji, Shaoxiong…[et al.]. Supervised Learning for Suicidal Ideation Detection in Online User Content. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134976
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ji, Shaoxiong& Yu, Celina Ping& Fung, Sai-fu& Pan, Shirui& Long, Guodong. Supervised Learning for Suicidal Ideation Detection in Online User Content. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134976
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1134976
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)