【摘 要】
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针对自杀意念检测,建立一个可迁移性强的自杀词典,并提出词性特征,以提高基于n-gram特征的自杀意念检测模型的分类准确率.采用对比实验与控制变量的方式,以n-gram特征、语言
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61602427).
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针对自杀意念检测,建立一个可迁移性强的自杀词典,并提出词性特征,以提高基于n-gram特征的自杀意念检测模型的分类准确率.采用对比实验与控制变量的方式,以n-gram特征、语言特征(词汇特征、词性特征)为输入特征,以随机森林、支持向量机算法为驱动,重点研究语言特征对模型性能的影响,同时探究在不同特征下不同分类算法训练模型的性能表现.结果表明:语言特征对模型性能有大幅提升,通过比较发现,基于n-gram特征与语言特征的模型性能优于基于n-gram特征和词典特征的模型和基于n-gram特征的模型,其中在随机森
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