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A Computational Approach to Feature Extraction for Identification of Suicidal Ideation in Tweets Ramit Sawhney Prachi Manchanda Raj Singh Swati Aggarwal
Tweetから自殺の危険があるかを推定するために有効な特徴量などを調査した
データのアノテーションと特徴量の調査
自殺の危険があるTweetの推定モデルの学習のために、新たにTweetデータへのアノテーションと様々な特徴量を使った分類モデルの構築を行った。
RFやXGBoostといったモデルに、様々な特徴量で分類を実施しAccuracyやPrecisionの計測を行った。 また特徴量に対するablation studyも実施
POS countが特徴量として大きく効いているのはとても興味深い
Depression and Self-Harm Risk Assessment in Online Forums Andrew Yates, Arman Cohan, and Nazli Goharian
0. 論文
A Computational Approach to Feature Extraction for Identification of Suicidal Ideation in Tweets Ramit Sawhney Prachi Manchanda Raj Singh Swati Aggarwal
1. どんなもの？
Tweetから自殺の危険があるかを推定するために有効な特徴量などを調査した
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
データのアノテーションと特徴量の調査
3. 技術や手法のキモはどこ？
自殺の危険があるTweetの推定モデルの学習のために、新たにTweetデータへのアノテーションと様々な特徴量を使った分類モデルの構築を行った。
4. どうやって有効だと検証した？
RFやXGBoostといったモデルに、様々な特徴量で分類を実施しAccuracyやPrecisionの計測を行った。 また特徴量に対するablation studyも実施
5. 議論はある？
POS countが特徴量として大きく効いているのはとても興味深い
6. 次に読むべき論文は？
Depression and Self-Harm Risk Assessment in Online Forums Andrew Yates, Arman Cohan, and Nazli Goharian