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현대 사회는 부정적인 감정에 대한 장기적인 노출과 어려운 삶의 사건과 같은 요인으로 악화된 자살률의 경고 신호와 씨름하고 있습니다. 자살 사고의 조기 징후를 감지하는 것은 이 위기를 해결하는 데 큰 가능성을 지닙니다. 디지털 시대에 online 커뮤니케이션 플랫폼은 개인이 고통을 표현하는 경로가 되어, 시기적절한 개입의 기회를 제공합니다. 본 연구는 사람들이 정신 상태에 대한 귀중한 통찰을 포함한 사용자 생성 텍스트에 중점을 두고 자살 사고를 조기에 식별하기 위해 온라인 사회적 콘텐츠를 탐구하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 자살 관련 텍스트에서 지식을 추출하기 위해 철저한 콘텐츠 분석을 시작하며, 특성 기반 및 심층 신경망을 포함한 다양한 분류기를 사용하여 자살 사고의 이진 분류를 위한 기준점을 설정합니다. 예방을 위한 조기 탐지의 긴급성은 이 연구의 중요성을 강조합니다. 콘텐츠 분석, 특성 공학 및 심층 신경망 및 집중 관계 네트워크와 같은 고급 딥 러닝 방법론을 통합함으로써, 본 연구는 자살 예방 노력에 기여하는 것을 목표로 합니다. 이 논문은 온라인 사회적 콘텐츠에서 자살 사고의 조기 징후를 식별하기 위해 다중 모달 딥 러닝 기술을 적용할 것을 제안합니다. 기계 학습과 정신 건강 개입의 통합은 특히 청소년과 같은 취약한 집단에서 증가하는 자살률 문제를 해결하는 데 중요합니다. 우리의 연구를 통해 정신적 웰빙을 촉진하고 궁극적으로 목숨을 구하는 데 기여할 수 있는 귀중한 도구를 제공하고자 합니다.
톨리야 외 (Mon,)는 이 문제를 연구하였습니다.