在Reddit社交媒体平台上识别与抑郁相关的帖子

简介：
本项目致力于通过分析Reddit平台上的用户发帖内容，运用自然语言处理技术识别出与抑郁症相关的信息，旨在为用户提供早期心理健康支持和干预。 抑郁症是全球残疾的主要原因，并且也是自杀的重要因素之一。它会影响个体在书面文本中的语言使用方式。我们研究的核心目标在于通过分析Reddit用户发布的帖子来识别可能揭示其抑郁情绪的语言特征。 为了达成这一目的，我们的团队采用了自然语言处理（NLP）技术和机器学习方法对数据进行训练和评估，以检验所提出的方法的有效性。此外，我们也建立了一个术语词典，旨在确定在沮丧账户中更为频繁出现的词汇。 研究结果显示，我们提出的检测抑郁症的方法能够显著提高准确度。其中最有效的单一特征是使用支持向量机（SVM）分类器对双字母组合进行分析，在这种情况下可以达到80%的准确性以及F1分数为0.80的结果。而多层感知器（MLP）分类器则在综合运用LIWC、LDA和bigram这些特性时表现出最佳效果，使得抑郁症检测达到了91%准确度和F1分数为0.93的最佳性能。 综上所述，通过选择适当的特征并结合多种特性的组合使用，在提高抑郁情绪识别的效率方面取得了显著进展。