Enhanced Suicidal Ideation Detection from Social Media Using a CNN-BiLSTM Hybrid Model
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Haebom
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저자
Mohaiminul Islam Bhuiyan, Nur Shazwani Kamarudin, Nur Hafieza Ismail
개요
소셜 미디어에서 나타나는 자살 생각 감지를 위해 CNN, BiLSTM 및 어텐션 메커니즘을 통합한 하이브리드 프레임워크를 개발하고, SHAP을 사용하여 모델의 예측에 대한 설명 가능성을 높임. 모델은 초기 92.81% 정확도에서 미세 조정 및 조기 중단을 통해 94.29%로 향상되었으며, SHAP 분석을 통해 모델 예측에 영향을 미치는 주요 특징을 파악함.
시사점, 한계점
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시사점:
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자살 생각 감지 정확도를 향상시키기 위해 CNN, BiLSTM 및 어텐션 메커니즘을 통합한 하이브리드 모델 제시.
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SHAP을 활용하여 모델의 예측에 대한 설명 가능성을 제공하여, 신뢰도를 높이고 정신 건강 전문가의 이해를 도움.
