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要辨識網上討論中有自殺風險的人,用語法分析的演算法比起用關鍵字偵測更有效

研究理念:科技若能用於分析文字中的含意,可以協助輔導人員在網上精神健康服務更快速地偵察有自殺想法的人。然而,科技分析的誤報率仍然是研究人員正面對的挑戰。

研究方法: 香港的研究團隊用本地的網上文字情緒支援服務中的1,267條與自殺相關的對話去建立一個語法分析的演算法。首先,演算法利用語法分析的方法去分辨每個句子的結構,包括主語及賓語等,然後用一組語法規則去判斷句子是準確探測自殺危機還是誤報。1,267條對話中一半是用來訓練演算法,而其餘的是用作測試,與普通的關鍵詞匹配模型作比較。

研究結果: 1,267條對話中有46.2%是誤報。語法分析發現誤報有四類︰14%是否定句的、19%是主語錯誤、30%是動詞時態(tense)引起的,還有37%是其他的誤報類型。研究團隊用的演算法明顯地比普通的關鍵詞匹配模型準確 (0.68 vs 0.53) ,並成功修正36.8% 關鍵詞匹配的誤報,且對靈敏度的影響不明顯 (1 vs 0.96)。

研究意義和應用:研究團隊用的演算法有效減少誤報,更準備地偵察有自殺想法的人,讓輔導人員更好地識別自殺風險,減少誤報造成的恐慌和資源誤配。

參考文獻:Xu, Z., Chan, C. S., Fung, J., Tsang, C., Zhang, Q., Xu, Y., Cheung, F., Cheng, W., Chan, E., & Yip, P. S. (2023, August). Developing and validating a parser-based suicidality detection model in text-based mental health services. Journal of Affective Disorders335, 228–232. https://doi.org/10.1016/j.jad.2023.04.128

JIF:6.533

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