根據(jù)阿爾伯塔大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家的一項(xiàng)研究，一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以檢測(cè)諸如Twitter帖子之類的書面文本中出現(xiàn)抑郁的早期跡象。

研究生Nawshad Farruque說(shuō)：“我們的研究結(jié)果是，我們可以建立有用的預(yù)測(cè)模型，以準(zhǔn)確地識(shí)別出令人沮喪的語(yǔ)言。”他設(shè)計(jì)了該模型來(lái)識(shí)別日常交流中的語(yǔ)言線索。“盡管我們正在使用該模型在Twitter上識(shí)別抑郁的語(yǔ)言，但它可以輕松地應(yīng)用于其他領(lǐng)域的文本來(lái)檢測(cè)抑郁。”

英語(yǔ)模式是由在網(wǎng)上抑郁論壇上認(rèn)定為抑郁的人使用寫作樣本開發(fā)的。該機(jī)器學(xué)習(xí)算法，然后被訓(xùn)練識(shí)別鳴叫抑郁語(yǔ)言。

Farruque說(shuō)：“這是第一項(xiàng)表明抑郁性語(yǔ)言具有特定語(yǔ)言表達(dá)的研究。” “我們證明可以識(shí)別，轉(zhuǎn)移它，并將其進(jìn)一步用于抑郁性語(yǔ)言檢測(cè)任務(wù)。”

Farruque指出，從早期發(fā)現(xiàn)抑郁癥跡象到幫助臨床醫(yī)生隨著時(shí)間的推移監(jiān)測(cè)其患者的治療效果，其潛在的應(yīng)用范圍很廣。

他補(bǔ)充說(shuō)：“我們的算法可以與聊天機(jī)器人集成在一起，聊天機(jī)器人可以與老年人交談，并可以標(biāo)記出孤獨(dú)和沮喪的跡象。” “另一個(gè)潛在的應(yīng)用可能是監(jiān)視高中生的信息，以確定他們是否患有抑郁癥。”

Farruque在計(jì)算機(jī)科學(xué)家OsmarZaïane(阿爾伯塔省機(jī)器智能研究所(AMII)的負(fù)責(zé)人)和AMII研究員Randy Goebel的監(jiān)督下完成了這項(xiàng)研究。