【24h】

Text Analysis and Automatic Triage of Posts in a Mental Health Forum

机译:心理健康论坛中的文章分析和帖子自动分类

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摘要

We use different features and classifiers to predict the users' mental health states, marked as green, amber, red, and crisis. Our results show that random forests have significant success over our baseline mutli-class SVM classifier. In addition, we perform feature importance analysis to characterize key features in identification of the critical posts.
机译:我们使用不同的功能和分类器来预测用户的心理健康状态,标记为绿色,琥珀色,红色和危机。我们的结果表明,随机森林对我们的基线Mutli级SVM分类器取得了重大成功。此外,我们执行特征重要性分析,以表征在识别关键帖子中的关键功能。

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