Critical Behavioral Traits Foster Peer Engagement in Online Mental Health Communities
Indraprastha Institute of Information Technology Delhi（德里英德拉普拉斯塔信息技术学院）；Empathy Rocks, Inc. dba mpathic.ai（Empathy Rocks公司（以mpathic.ai名义运营））；University of California Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校）；University of Washington（华盛顿大学）；Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校）
本研究通过构建BeCOPE数据集，发现自我批评、明确求助和清晰表述显著提升在线心理健康社区中的同伴参与与支持获取。
2023-09-04 cs.CL
EmoMent: An Emotion Annotated Mental Health Corpus from two South Asian Countries
The University of Adelaide（阿德莱德大学）；University of Moratuwa（莫拉图瓦大学）；University of Colombo School of Computing（科伦坡大学计算学院）；University of Colombo（科伦坡大学）
人们经常使用在线媒体（例如，Facebook，Reddit）作为一个平台，表达他们的心理困扰和寻求支持。最先进的NLP技术显示出从文本中自动检测心理健康问题的强大潜力。研究表明，心理健康问题反映在情绪上（例如，悲伤）表明一个人对语言的选择。因此，我们开发了一个新的情绪注释的心理健康语料库（EMAMent），由2802 Facebook帖子（14845句）从两个南亚国家-斯里兰卡和印度。三名临床心理学研究生参与了将这些帖子注释为八个类别，包括“精神疾病”（例如，抑郁症）和情绪（例如，“悲伤”、“愤怒”）。注释者之间的一致率为98.3%（即，两个或更多一致率为%），Fleiss Kappa为0.82。我们基于RoBERTa的模型在第一个任务（即从帖子中预测心理健康状况）和第二个任务（即相关帖子与我们分类中定义的类别的关联程度）中分别获得了0.76的F1得分和0.77的宏观平均F1得分。
2022-08-17 cs.CL
Exploring Social Media Posts for Depression Identification: A Study on Reddit Dataset
Indian Institute of Science Education and Research, Bhopal（印度科学教育与研究学院博帕尔分校）
本研究针对抑郁症识别问题，基于Reddit 2022年抑郁相关论坛热门帖子数据，结合UMLS Metathesaurus标注与经典机器学习模型，实现了92.28%的抑郁帖子预测准确率，验证了社交媒体数据用于抑郁症识别的可行性。
2024-04-16 cs.CL cs.SI
Ruddit: Norms of Offensiveness for English Reddit Comments
ILLC, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学逻辑、语言与计算研究院）；Facebook AI, London（Facebook人工智能研究院（伦敦））；National Research Council Canada（加拿大国家研究委员会）
在社交媒体平台上，仇恨和攻击性语言对用户的心理健康和来自不同背景的人的参与产生负面影响。检测攻击性语言的自动方法在很大程度上依赖于带有分类标签的数据集。然而，评论的冒犯程度可能有所不同。我们创建了第一个英文Reddit评论数据集，其细粒度的实值分数在-1（最大支持）和1（最大攻击）之间。数据集使用最佳-最差缩放进行注释，这是一种比较注释形式，已被证明可以减轻使用评级量表的已知偏差。我们表明，该方法产生高度可靠的进攻性得分。最后，我们评估了广泛使用的神经模型在这个新数据集上预测攻击性得分的能力。
2022-01-25 cs.AI cs.CL
ReDSM5: A Reddit Dataset for DSM-5 Depression Detection
IRLab, CITIC, Universidade da Coruña（IR实验室、CITIC、圣地亚哥大学）
针对现有抑郁症检测缺乏DSM-5标准关联的问题，提出ReDSM5数据集，含1484篇句子级标注的Reddit帖子及专家解释，支持症状分类与可解释推理，并建立基线基准。
2025-08-05 cs.CL
CAMS: An Annotated Corpus for Causal Analysis of Mental Health Issues in Social Media Posts
Thapar Institute of Engineering & Technology（塔帕尔工程技术学院）；The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；University of Petroleum And Energy Studies（石油与能源研究大学）；Indian Institute of Technology, Patna（印度理工学院巴特那分校）；Amity University Rajasthan（拉贾斯坦阿米蒂大学）；Lakehead University（湖首大学）；University of Florida（佛罗里达大学）
研究界从社交媒体的分析中发现了大量的心理健康问题及其相关原因。我们引入了一个新的数据集，用于社交媒体帖子中心理健康问题的因果分析（CAMS）。我们对因果分析的贡献是双重的：因果解释和因果分类。我们引入了一个注释模式的因果分析任务。我们在两个不同的数据集上证明了我们的模式的有效性：（i）抓取和注释3155个Reddit帖子，（ii）重新注释1896个实例的公开SDCNL数据集，以进行可解释的因果分析。我们进一步将这些组合到CAMS数据集中，并将此资源与相关源代码一起公开提供：https://github.com/drmuskangarg/CAMS。我们展示了从CAMS数据集学习的模型的实验结果，并证明经典的Logistic回归模型比次优模型（CNN-LSTM）的准确率高出4.9%。
2022-07-11 cs.CL
Reliability Analysis of Psychological Concept Extraction and Classification in User-penned Text
Mayo Clinic（梅奥诊所）；IIIT Dharwad（印度信息技术学院达瓦德分校）；IIT Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）；Vector Institute（Vector研究所）
本文通过标注LoST数据集并分析预训练语言模型的注意力机制，研究用户文本中低自尊心理概念抽取的可靠性，发现模型应更关注LoST指标而非触发词和后果。
2024-01-12 cs.AI cs.CL
CARMA: Comprehensive Automatically-annotated Reddit Mental Health Dataset for Arabic
School of Engineering and Applied Science（工程与应用科学学院）；George Washington University（乔治·华盛顿大学）
本文提出首个大规模自动标注的阿拉伯语 Reddit 心理健康数据集 CARMA，涵盖六类心理状况及对照组，并通过多类模型实验验证其在阿拉伯语心理健康检测中的价值。
2025-11-05 cs.AI cs.CL
RedditESS: A Mental Health Social Support Interaction Dataset -- Understanding Effective Social Support to Refine AI-Driven Support Tools
Arizona State University（亚利桑那州立大学）；Hail University（海尔大学）；HumaConn AI Consulting（HumaConn人工智能咨询公司）；Microsoft（微软公司）；Texas A&M University（德克萨斯农工大学）
针对现有心理健康支持研究对“有效”定义过于狭窄的问题，构建RedditESS数据集，基于社会科学理论集成标注有效支持，并用于引导LLM生成更贴合情境的支持回应。
2025-03-27 cs.AI cs.CL
MindSET: Advancing Mental Health Benchmarking through Large-Scale Social Media Data
George Washington University（乔治华盛顿大学）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；Exaia Technologies（Exaia科技公司）；University of Florida（佛罗里达大学）
MindSET通过大规模社交媒体数据提升心理健康基准测试，提供超过1300万条注释帖子，显著提升诊断检测性能。
2025-11-14 cs.AI cs.CL
DeepLearningBrasil@LT-EDI-2023: Exploring Deep Learning Techniques for Detecting Depression in Social Media Text
Federal University of Goiás（戈亚斯联邦大学）
本文针对社交媒体文本的抑郁程度分类问题，利用心理健康Reddit数据对RoBERTa和DeBERTa模型进行进一步预训练，结合截断、样本权重、交叉验证与集成技术，有效应对长文本和数据不平衡，在共享任务中取得第一名。
2023-11-08 cs.AI cs.CL
Like a Therapist, But Not: Reddit Narratives of AI in Mental Health Contexts
Drexel University（德雷塞尔大学）
本研究通过分析Reddit上的心理健康相关AI使用叙述，探讨了用户对AI在心理健康领域中的评价与关系契合，揭示了任务契合度与情感联系在用户互动中的不同影响。
2026-01-28 cs.CL cs.HC
Mental Multi-class Classification on Social Media: Benchmarking Transformer Architectures against LSTM Models
Dept. of Computer Science Missouri State University Springfield, MO, USA（计算机科学系 莫斯科州立大学 斯普林菲尔德 MO 美国）
本文构建Reddit六类心理健康帖子数据集，系统对比五种Transformer与多种LSTM变体，发现RoBERTa性能最佳，而BERT嵌入的注意力LSTM以更快训练速度接近其表现，为多分类心理健康检测提供了首个基准与模型选择指导。
2025-09-20 cs.CL cs.IR cs.LG
Cognitive network science quantifies feelings expressed in suicide letters and Reddit mental health communities
University of Exeter（埃克塞特大学）；University of Pisa（比萨大学）；ISTI-CNR（意大利国家研究委员会信息科学与技术研究所）
写信息是表达感情的关键。这项研究采用认知网络科学来重建个人如何在自杀笔记或心理健康帖子等临床叙述中报告他们的感受。我们实现了这一点，通过重建的句法/语义概念文本之间的关联，丰富的情感数据的共现。我们将来自r/焦虑、r/抑郁、r/精神分裂和r/DIY论坛的142封自杀遗书和77,000篇Reddit帖子转化为5个认知网络，每个网络都表达了作者报告的意义和情感。这些网络重构了围绕“感觉”的语义框架，从而能够量化围绕感觉的突出关联和情绪。我们在所有临床Reddit论坛上都发现了强烈的悲伤情绪，加上恐惧/抑郁，并在r/DIY中被喜悦/期待所取代。语义社区和主题建模都突出了“遗憾”，“不健康的生活方式”和“低心理健康”的关键叙事主题。重要的是，消极的联想和情绪与信任/积极的语言共存，专注于“变得更好”。这种情感上的两极分化提供了定量证据，证明在线临床委员会拥有复杂的结构，用户混合了积极和消极的观点。在r/DIY参考板和自杀笔记中，这种二分法是不存在的，其中关于遗憾和痛苦的负面情绪联想持续存在，但被描述亲人的积极术语所淹没。我们的定量比较提供了强有力的证据，证明自杀笔记与在线Reddit板相比，包含了不同的表达情感的方式，后者更像是个人日记和减压阀。我们的研究结果为支持数字和临床环境中人类情感的心理调查提供了可解释的定量帮助。
2021-10-29 cs.CL cs.CY
Understanding who uses Reddit: Profiling individuals with a self-reported bipolar disorder diagnosis
Spectrum Centre for Mental Health Research（心理健康研究光谱中心）；Lancaster University（兰卡斯特大学）
最近，使用包括Reddit在内的公共在线数据进行的心理健康状况研究在NLP和健康研究中激增，但没有报告用户特征，这对判断研究结果的普遍性很重要。本文展示了现有的NLP方法如何产生关于近20K Reddit用户自我报告双相情感障碍诊断的临床，人口统计学和身份特征的信息。这一人群由女性略多于男性组成，主要是年轻或中年的美国成年人，他们经常报告额外的精神健康诊断，这与一般的Reddit统计数据和流行病学研究进行了比较。此外，本文仔细评估了所有方法，并讨论了伦理问题。
2021-04-23 cs.CL cs.SI
How Mental Health Self-Disclosure Becomes Visible: Evidence from Eight Conditions on Reddit
University of Cincinnati（辛辛那提大学）；University of Florida（佛罗里达大学）；Florida International University（佛罗里达国际大学）；University of South Carolina（南卡罗来纳大学）
本研究分析Reddit上8种状况的739名用户的89605篇帖子，发现心理健康自我表露的语言可见负担存在差异，且多数语言与参与度的相关性不显著，为社区实践和平台设计提供启示。
2026-09-01 cs.CL cs.CY cs.HC
Depression and Self-Harm Risk Assessment in Online Forums
Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息学研究所）；Saarland Informatics Campus（萨尔兰信息学园区）；Georgetown University（乔治城大学）
患有心理健康问题的用户经常转向在线资源寻求支持，包括专门的在线支持社区或Twitter和Reddit等一般社区。在这项工作中，我们提出了一个神经框架，支持和研究用户在这两种类型的社区。我们提出了用于识别可能表明自我伤害风险的支持社区中的帖子的方法，并证明我们的方法优于先前提出的用于识别此类帖子的方法。自残与抑郁症密切相关，这使得在一般论坛上识别抑郁用户成为一项至关重要的相关任务。我们引入了一个大规模的一般论坛数据集（“RSDD”），由与对照用户匹配的自我报告抑郁症诊断的用户组成。我们展示了我们的方法如何可以应用于有效地识别抑郁的用户从他们单独使用的语言。我们证明了我们的方法在这个一般论坛数据集上的表现优于强基线。
2017-09-06 cs.CL
Non-Suicidal Self-Injury Online Posts: Implications for Mental Health Professionals
虽然非自杀性自伤（NSSI）并不是一种新现象，但人们对这种行为的理解仍然有限，行为背后的意图以及个人自己对自己行为的看法仍然知之甚少。本研究从Reddit上收集了支持NSSI的公众博客文章，并使用LIWC软件对内容进行语言学分析，以考察NSSI特定词汇的使用、语言学特征和心理语言学特征。进行了检查。结果告知目前的咨询实践，通过消除神话，并提供深入了解的人谁从事使用NSSII来应对的内心世界。在Reddit博客中，最常出现的类别是关于NSSI的特定词汇类别，这是一个人在Reddit博客中最常使用的参与NSSI的原因。分析中发现的语言特性反映了预测的结果;支持NSSI的帖子的作者广泛展示了第一人称单数代词的预期结果，这表明心理健康困扰和孤立程度很高。在这些公开的Reddit帖子中可以观察到的心理语言特性主要是负面的情绪基调，表明年轻和冲动。分析这些帖子时发现的语言特性支持了早期研究的工作，这些研究消除了在心理健康社区中流传的关于NSSI的常见神话。这些发现表明，从事NSSI的人的语言支持消除关于NSSI的常见神话的研究结果。
2021-12-16 cs.CL cs.CY
Augmenting Reddit Posts to Determine Wellness Dimensions impacting Mental Health
Lakehead University（湖首大学）；Mayo Clinic（梅奥诊所）
针对社交媒体中健康维度类别不平衡问题，提出用基于提示的 ChatGPT 生成式数据增强方法扩充 Reddit 帖子，提升心理健康 WD 预筛查分类性能。
2023-06-06 cs.CL cs.CY
A Computational Approach to Understand Mental Health from Reddit: Knowledge-aware Multitask Learning Framework
University of South Carolina（南卡罗来纳大学）；University of California（加利福尼亚大学）
分析性别对于研究CVD（心血管疾病）中的心理健康（MH）支持至关重要。使用社交媒体提取MH症状的现有研究考虑了症状检测，往往忽略了用户背景，疾病或性别。目前的研究旨在设计和评估一个系统，以捕获与CVD相关的MH症状如何在社交媒体上以不同的性别表达。我们观察到，在用户帖子中由心脏病患者表达的MH症状的可靠检测是具有挑战性的，因为在一个帖子中存在（不）类似的MH症状，并且由于基于性别的症状描述的变化。我们收集了一个使用subreddit标签和迁移学习方法注释的$150k$项目（帖子和评论）语料库。我们提出了GeM，一种新的任务自适应多任务学习方法，以确定基于性别的CVD患者的MH症状。具体来说，我们采用知识辅助的基于RoBERTa的双编码器模型来捕获CVD相关的MH症状。此外，与最新的语言模型相比，它提高了区分MH症状中性别语言的可靠性。我们的模型实现了高（统计学显著）性能，并预测了MH问题的四个标签和两个性别标签，优于RoBERTa，在症状识别任务上提高了2.14%的召回率，在性别识别任务上提高了2.55%。
2022-03-22 cs.AI cs.CL
Detection and Analysis of Stress-Related Posts in Reddit Acamedic Communities
Engineering, Kazakh-British Technical University（哈萨克斯坦-英国技术大学工程学院）
本文基于Dreaddit训练NLP与机器学习分类器检测Reddit学术社区压力帖子，发现Bag of Words结合Logistic Regression效果最佳，并揭示教授社区压力最高。
2024-03-02 cs.CL
Predicting Mental Health Help-Seeking Behaviour on Reddit: A Survival Analysis of Linguistic and Behavioural Signals
University of Strathclyde（思克莱德大学）；Sir Syed CASE Institute of Technology（赛义德·卡塞理工学院）；NUST（国立科学与技术大学）
该研究将Reddit用户的心理健康求助视为时间-事件问题，通过构建两组队列，结合行为与文本特征，采用多种生存分析模型，发现行为特征对求助可能性预测更优、文本特征对求助时间预测更稳定，分离两类问题可提升分析效果。
2026-10-14 cs.CL cs.LG cs.SI
Domain-specific Continued Pretraining of Language Models for Capturing Long Context in Mental Health
University of Helsinki（赫尔辛基大学）；The University of Manchester（曼彻斯特大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
针对心理健康领域缺少长序列预训练模型的问题，本文基于 XLNet 和 Longformer 持续预训练并发布 MentalXLNet 与 MentalLongformer，用于提升长上下文分类与长距离依赖建模能力。
2023-04-20 cs.CL
Cross-Platform Generalisation Failure in Mental Health Natural Language Processing: A Five-Axis Fairness Audit of Transformer Models on Social Media
Gyan Ganga Institute of Technology and Sciences（gyan ganga 技术与科学学院）
本研究提出CPFE五维度公平性审计框架，发现心理健康NLP的Transformer模型跨平台泛化失效显著，温度缩放可缓解校准问题，需将CPFE验证作为心理健康NLP系统的标准要求。
2026-08-28 cs.CL cs.LG
ReDepress: A Cognitive Framework for Detecting Depression Relapse from Social Media
Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院班加罗尔）
本文提出首个经临床验证的抑郁症复发检测数据集ReDepress及认知框架，融合注意偏向、解释偏向、记忆偏向和反刍等认知标记，使基于Transformer的时序模型F1达到0.86，验证了认知理论在早期复发检测中的有效性。
2025-09-22 cs.AI cs.CL cs.LG
Learning to Automate Follow-up Question Generation using Process Knowledge for Depression Triage on Reddit Posts
International Institute of Information Technology, Hyderabad（海得拉巴国际信息技术学院）；University of South Carolina（南卡罗来纳大学）
具有深度语言模型（DLM）的会话代理（CA）在心理健康领域显示出巨大的前景。CA主要用于为患者提供信息或治疗服务。然而，CA的效用，以协助精神健康分流尚未探讨在现有的工作，因为它需要一个控制生成的后续问题（FQs），这往往是发起和指导的精神卫生专业人员（MHP）在临床设置。在抑郁症的背景下，我们的实验表明，DLMs加上过程知识的心理健康问卷生成12.54%和9.37%更好的基于相似性和最长共同子序列匹配的问题在PHQ-9数据集的FAQ分别相比，DLMs没有过程知识的支持。尽管与过程知识相结合，我们发现DLM仍然容易产生幻觉，即，生成冗余的、不相关的和不安全的FQs。我们展示了使用现有数据集来训练DLM以生成遵循临床过程知识的FQs的挑战。为了解决这一限制，我们与MHP合作准备了一个扩展的基于PHQ-9的数据集PRIMATE。PRIMATE包含关于PHQ-9数据集中的特定问题是否已经在用户对心理健康状况的初始描述中得到回答的注释。我们使用PRIMATE在监督设置中训练DLM，以确定哪些PHQ-9问题可以直接从用户的帖子中回答，哪些问题需要用户提供更多信息。使用性能分析的MCC分数的基础上，我们表明，PRIMATE是适当的识别问题PHQ-9，可以引导生成DLMs对控制的FQ代适合帮助分流。作为本研究一部分创建的数据集：https://github.com/primate-mh/Prim…
2022-05-27 cs.AI cs.CL
Exploring Profiles of Cognitive Distortions Associated with Mental Health Disorders
Institute of Computer Science（计算机科学研究所）；University of Tartu（塔尔图大学）
本研究使用基于n-gram和微调Transformer模型的方法，分析Reddit数据中九种自我报告心理健康群体与对照组的认知扭曲，发现心理健康群体扭曲程度更高，且不同群体间扭曲模式相似，表明简单词汇方法可用于大规模心理健康文本的群体趋势探索。
2026-05-24 cs.CL
InterPrompt: Interpretable Prompting for Interrelated Interpersonal Risk Factors in Reddit Posts
IIIT Dharwad（达尔瓦德印度信息技术学院）；UMBC（马里兰大学巴尔的摩分校）；The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Mayo Clinic（梅奥诊所）
针对Reddit帖子中人际风险因素，提出InterPrompt可解释提示方法，通过微调GPT-3模型增强注意力机制，学习风险因素间关联，在分类与解释生成任务上显著优于基线方法。
2023-11-21 cs.CL cs.IR
Emotion-based Modeling of Mental Disorders on Social Media
Dartmouth College（达特茅斯学院）
根据世界卫生组织（世卫组织）的数据，每四个人中就有一个人在一生中的某个时候会受到精神障碍的影响。然而，在世界上许多地方，由于精神疾病的耻辱感，对精神健康及其相关症状的无知，患者并不积极寻求专业诊断。在本文中，我们提出了一个使用Reddit上的对话被动检测精神障碍的模型。具体来说，我们专注于一个子集的精神障碍，其特征是不同的情绪模式（以下称为情绪障碍）：重性抑郁症，焦虑症和双相情感障碍。通过被动（即，自动）检测，我们可以鼓励病人寻求精神疾病的诊断和治疗。我们提出的模型与该领域的其他工作不同，因为我们的模型完全基于情感状态，以及Reddit上用户的这些状态之间的转换，而之前的工作通常基于基于内容的表示（例如，n元语法、语言模型嵌入等）。我们发现，基于内容的表示受领域和主题偏见的影响，因此不会泛化，而我们的模型，另一方面，抑制特定主题的信息，从而在不同的主题和时间推广。我们进行实验，我们的模型的能力，以检测不同的情绪障碍和我们的模型的概括性。我们的实验表明，虽然我们的模型执行基于内容的模型，如BERT，它更好地概括跨时间和主题。
2022-01-24 cs.CL cs.SI
Navigating through the hidden embedding space: steering LLMs to improve mental health assessment
University of Tuebingen（图宾根大学）；Insubria University（因斯布里亚大学）
本文提出对 LLM 特定层激活进行线性变换并用引导向量调控输出的轻量方法，在抑郁相关帖子识别和心理问卷完成任务上提升了心理健康评估性能。
2025-10-18 cs.AI cs.CL
DepressionEmo: A novel dataset for multilabel classification of depression emotions
University of Nebraska Omaha（内布拉斯加大学奥马哈分校）；Dalat University（大叻大学）；Ege University（埃格大学）
本文提出DepressionEmo数据集，通过6037个Reddit长贴检测8种抑郁情绪，并评估多种机器学习与深度学习方法，其中bart-base取得最高0.76的F1-Macro，证明其在抑郁情绪文本分析中的价值。
2024-01-09 cs.CL
Quantifying the Effects of COVID-19 on Mental Health Support Forums
University of Michigan（密歇根大学）
COVID-19大流行与之前的许多疾病爆发一样，可能会对心理健康产生深远影响。了解其影响可以为减轻负面后果的战略提供信息。在这项工作中，我们通过研究Reddit上心理健康支持社区的讨论，寻求更好地了解COVID-19对心理健康的影响。首先，我们量化每个社区或子Reddit中COVID-19的讨论率，以了解对疫情的关注程度。接下来，我们检查活动量，以确定寻求在线心理健康支持的人数是否增加。最后，我们分析了COVID-19如何影响每个子Reddit中的语言使用和讨论主题。
2020-09-08 cs.CL cs.SI
Exploring Hybrid and Ensemble Models for Multiclass Prediction of Mental Health Status on Social Media
RWTH Aachen University（亚琛工业大学）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
近年来，利用自然语言处理和机器学习技术的进步，对来自社交媒体数据的自动心理健康检测（MHD）的研究兴趣激增。虽然在这一跨学科的研究领域取得了重大进展，但绝大多数工作都将MHD视为二元分类任务。然而，如果我们要揭示与特定心理健康状况相关的语言使用统计模式之间的细微差异，多类分类设置是必不可少的。在这里，我们报告了旨在从Reddit社交媒体帖子中预测六种疾病（焦虑，注意缺陷多动障碍，双相情感障碍，创伤后应激障碍，抑郁症和心理压力）的实验。我们探索并比较了混合模型和集成模型的性能，这些模型利用了基于transformer的架构（BERT和RoBERTa）和BiLSTM神经网络，这些神经网络是在不同语言特征集的文本内分布上训练的。这个集合包括句法复杂性，词汇复杂性和多样性，可读性和特定于寄存器的ngram频率，以及情感和情感词汇的测量。此外，我们进行功能消融实验，以调查哪些类型的功能是最能表明特定的心理健康状况。
2022-12-19 cs.CL
What Are You Anxious About? Examining Subjects of Anxiety during the COVID-19 Pandemic
Institute for Clarity in Documentation（文档清晰化研究所）；Inria Paris-Rocquencourt（法国国家信息与自动化研究所巴黎-罗克库尔中心）；Rajiv Gandhi University（拉吉夫·甘地大学）；Tsinghua University（清华大学）；Palmer Research Laboratories（帕尔默研究实验室）
COVID-19在大流行的不同阶段对公众的心理健康造成不成比例的后果。我们使用计算方法来捕捉引发在线社区对流行病的焦虑的具体方面，并调查这些方面如何随时间变化。首先，我们使用主题分析在r/COVID 19\_支持的Reddit帖子样本（$N$ =86）中识别出9个焦虑受试者（SOA）。然后，我们通过在手动注释的样本（$N$ =793）上训练算法来量化Reddit用户的焦虑，以自动标记更大时间顺序样本（$N$ = 6，535）中的SOA。这九个SOA与最近开发的各种流行性焦虑测量量表中的项目一致。我们观察到，Reddit用户对健康风险的担忧在大流行的前八个月仍然很高。尽管后来发生的案件激增，但这些关切急剧减少。总体而言，随着疫情的发展，用户披露SOA的语言变得不那么激烈。然而，在本研究所涵盖的整个期间，对心理健康和未来的担忧稳步增加。人们也倾向于使用更激烈的语言来描述心理健康问题，而不是健康风险或死亡问题。我们的研究结果表明，尽管由于采取了适当的应对措施，COVID-19作为健康威胁的作用逐渐减弱，但这一在线群体的心理健康状况并不一定得到改善。我们的系统为人口健康和流行病学学者及时研究引发流行病焦虑的方面奠定了基础。
2022-09-27 cs.CL cs.CY
Early Detection of Mental Health Issues Using Social Media Posts
University of Manitoba（曼尼托巴大学）；TU Bergakademie Freiberg（弗莱贝格工业大学）
本文提出一种融合语言与时间特征的多模态深度学习框架，利用 BiLSTM 和跨模态注意力机制在 Reddit 帖子数据上实现心理健康危机早期检测，验证准确率达 74.55%，F1 分数为 0.7376，优于传统模型。
2025-03-06 cs.CL cs.LG cs.SI
Cordyceps@LT-EDI: Depression Detection with Reddit and Self-training
本研究针对社交媒体用户潜在抑郁未确诊的问题，提出基于半监督自训练的Reddit帖子抑郁严重程度检测系统，在LT-EDI@RANLP 2023共享任务中获总排名第三。
2023-09-24 cs.AI cs.CL
Towards Expectation Detection in Language: A Case Study on Treatment Expectations in Reddit
University of Stuttgart, Germany（斯图加特大学）；IT University of Copenhagen, Denmark（哥本哈根IT大学）
本文提出期望检测任务，通过RedHOTExpect语料库研究Reddit上患者对治疗的期望，发现积极框架和正面结果更常见。
2026-02-17 cs.CL
Early Linguistic Pattern of Anxiety from Social Media Using Interpretable Linguistic Features: A Multi-Faceted Validation Study with Author-Disjoint Evaluation
本文提出了一种基于可解释语言特征的社交媒体焦虑检测方法，通过多维度验证和作者不相交评估，实现了高准确率和鲁棒性。
2026-01-16 cs.AI cs.CL cs.LG
Advancing Minority Stress Detection with Transformers: Insights from the Social Media Datasets
本文通过图增强变换器模型提升少数群体压力检测性能，证明其在数字健康干预中的可靠性。
2025-09-03 cs.CL cs.SI
Large Language Models Perform on Par with Experts Identifying Mental Health Factors in Adolescent Online Forums
University of Oxford（牛津大学）；University of Liverpool（利物浦大学）
本研究构建了青少年Reddit帖子数据集，对比专家与GPT3.5、GPT4在心理健康因素标注上的表现，发现GPT4与专家一致性相当，但在否定和事实上仍有局限。
2024-04-26 cs.CL
Detecting Reddit Users with Depression Using a Hybrid Neural Network SBERT-CNN
University of Washington（华盛顿大学）；Mayo Clinic（梅奥诊所）
本研究提出结合预训练 SBERT 和 CNN 的混合深度学习模型，通过分析 Reddit 帖子自动识别抑郁症用户，在 SMHD 数据集上达到 0.86 的准确率和 F1 分数，优于现有方法。
2024-01-29 cs.AI cs.CL cs.LG
Decoding the Narratives: Analyzing Personal Drug Experiences Shared on Reddit
Drexel University（德雷塞尔大学）
本研究提出新的帖子分类体系，构建基于GPT-4的多层次多标签分类模型分析Reddit药物相关社区的用户叙事，为理解药物使用者经历及物质使用障碍研究提供参考。
2024-06-17 cs.CL
Emotions, Context, and Substance Use in Adolescents: A Large Language Model Analysis of Reddit Posts
Kent State University（肯特州立大学）；Northeastern University（东北大学）
本研究通过分析Reddit青少年社区帖子，结合大型语言模型标注情绪与情境、统计分析及可解释机器学习，揭示了负面情绪、同伴影响等对青少年物质使用的作用，证明混合计算方法在该领域的价值。
2025-11-14 cs.CL
Weakly-Supervised Methods for Suicide Risk Assessment: Role of Related Domains
Columbia University（哥伦比亚大学）；Columbia University Data Science Institute（哥伦比亚大学数据科学研究所）
社交媒体已成为研究自杀意念和评估自杀风险的宝贵资源。在社交媒体平台中，Reddit已经成为最有前途的一个，因为它的匿名性和它对基于主题的社区（subreddits）的关注，可以表明某人对精神健康疾病的心理状态或兴趣，如r/SuicideWatch，r/Anxiety，r/depression。以前关于自杀风险评估的工作面临的一个挑战是标记数据量很小。我们对几类弱监督方法进行了实证研究，并表明使用基于心理健康相关问题的伪标签（例如，焦虑、抑郁）有助于提高自杀风险评估的模型性能。
2021-06-21 cs.CL
How Much User Context Do We Need? Privacy by Design in Mental Health NLP Application
University of Marburg（马尔堡大学）；Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；Manipal Institute of Technology（马尼帕尔理工学院）
临床NLP任务，如从文本进行心理健康评估，必须考虑社会约束-性能最大化必须受到保证用户数据隐私的最重要性的约束。消费者保护法规（如GDPR）通常通过限制数据可用性来处理隐私，例如要求将用户数据限制为特定目的所需的数据。在这项工作中，我们的理由是，提供更严格的正式隐私保证，同时增加模型中的用户数据的量，在大多数情况下，增加利益的所有参与方，特别是用户。我们证明了我们的论点上的两个现有的自杀风险评估数据集的Twitter和Reddit的职位。我们提出的第一个分析并列用户历史长度和差分隐私预算和详细说明如何建模额外的用户上下文使实用程序保存，同时保持可接受的用户隐私保证。
2022-09-05 cs.CL cs.CR
Curriculum-guided Abstractive Summarization for Mental Health Online Posts
Georgetown University（乔治城大学）；Adobe Research（奥多比研究院）
从用户的在线心理健康帖子中自动生成简短的摘要可以节省咨询师的阅读时间，减少他们的疲劳，以便他们能够及时回应那些寻求帮助以改善心理状态的人。最近的基于transformers的摘要模型为抽象摘要提供了一种很有前途的方法。他们超越句子选择和提取策略，以处理更复杂的任务，如新词生成和句子释义。然而，这些模型有一个突出的缺点，它们的训练策略不是很有效，这限制了模型的性能。在本文中，我们包括一个课程学习的方法来重新衡量训练样本，带来了一个有效的学习过程。我们将我们的模型应用于MentSum帖子的极端摘要数据集-来自Reddit社交媒体的心理健康相关帖子的数据集。与最先进的模型相比，我们提出的方法在Rouge和Bertscore评估指标方面取得了实质性的进步，分别获得了3.5%（Rouge-1），10.4%（Rouge-2）和4.7%（Rouge-L），1.5%（Bertscore）的相对改进。
2023-02-02 cs.AI cs.CL
Beyond Empathy: Integrating Diagnostic and Therapeutic Reasoning with Large Language Models for Mental Health Counseling
College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院）；Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济发展实验室）；SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门科学馆物联网与智慧城市研究中心）；Shandong University（山东大学）；Auckland University of Technology（技术大学（奥克兰））；University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
针对现有LLM心理咨询缺乏临床诊断推理与多元治疗策略的问题，提出首个系统整合诊断与治疗推理的模型PsyLLM，通过自动化数据合成流水线生成临床对齐数据，并在四个维度的新基准上显著超越基线模型。
2026-11-06 cs.CL
Utilizing ChatGPT Generated Data to Retrieve Depression Symptoms from Social Media
University of Bucharest（布加勒斯特大学）；Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学）
本文利用ChatGPT为BDI-II问卷各症状生成合成数据，并通过语义搜索和余弦相似度在Reddit中检索抑郁症状，发现仅依赖原始BDI-II回答的方法性能最佳。
2023-07-06 cs.CL
Multi-class Categorization of Reasons behind Mental Disturbance in Long Texts
研究针对社交媒体长文本中识别心理疾病因果指标的问题，通过使用 Longformer 处理长文本限制，在 M-CAMS 数据集上达到 62% 的 F1 分数，促进了心理健康的因果分析。
2023-04-08 cs.CL cs.CY
FedMental: Evaluating Federated Learning for Mental Health Detection from Social Media Data
University of Minnesota（明尼苏达大学）；University of Edinburgh（爱丁堡大学）
本文通过联邦学习和差分隐私联邦学习在抑郁和自杀危机检测任务上的实验，评估了隐私保护技术对心理健康检测性能的影响，发现联邦学习性能接近集中式训练，但差分隐私联邦学习存在显著的性能-隐私权衡。
2026-06-03 cs.CL cs.LG
Mental Illness Classification on Social Media Texts using Deep Learning and Transfer Learning
Instituto Politécnico Nacional（国立理工学院）；Universidad Nacional Autónoma de México（墨西哥国立自治大学）
鉴于目前世界各地的社交距离限制，大多数人现在使用社交媒体作为他们的主要沟通媒介。数百万患有精神疾病的人因此被隔离，他们无法亲自获得帮助。他们变得更加依赖在线场所来表达自己，并寻求有关处理精神障碍的建议。据世界卫生组织（世卫组织）统计，约有4.5亿人受到影响。精神疾病，如抑郁症、焦虑症等，是非常普遍的，并影响了个人的身体健康。最近，人工智能（AI）方法已经被提出来帮助精神健康提供者，包括精神病医生和心理学家，根据患者的真实信息（例如，医疗记录、行为数据、社交媒体利用率等）。人工智能创新在从计算机视觉到医疗保健的众多现实应用中表现出了卓越的执行力。这项研究分析了Reddit平台上的非结构化用户数据，并将抑郁、焦虑、双相情感障碍、多动症和创伤后应激障碍等五种常见精神疾病进行了分类。我们训练了传统的机器学习、深度学习和迁移学习多类模型来检测个体的精神障碍。这项工作将使检测过程自动化，并向有关当局通报需要紧急援助的人，从而使公共卫生系统受益。
2022-07-03 cs.CL cs.CY cs.LG
Mental Disorders on Online Social Media Through the Lens of Language and Behaviour: Analysis and Visualisation
Università della Svizzera italiana（瑞士意大利语大学）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
由于互联网的全球可访问性以及移动技术的不断进步，物理和数字世界已经完全融合，社交媒体平台的激增在这一演变中发挥了主导作用。在本文中，我们进行了全面的分析，以更好地可视化和理解影响和区分受精神障碍影响的社交媒体用户的因素。我们进行了不同的实验，研究语言的多个维度，包括词汇独特性，词汇使用，语言风格，心理测量属性，情感的共现模式，以及在线行为特征，包括社会参与和发布趋势。我们的研究结果显示，在使用功能词，如副词和动词时态，和特定主题的词汇，如生物过程的显着差异。至于情绪表达，我们观察到受影响的用户平均比控制组更经常分享情绪。整体而言，受影响组别的每月过帐差异高于对照组别。此外，我们发现有证据表明，与其他限制较少的平台相比，微博平台上的语言使用对于患有精神障碍的用户来说更难区分。特别是，与Reddit相比，我们在Twitter上观察到受影响组和对照组之间的可量化差异较少。
2022-02-07 cs.AI cs.CL
Monte Carlo Tree Search for Interpreting Stress in Natural Language
Stanford University（斯坦福大学）
自然语言处理可以帮助从一个人所写的文本中分析他的精神状态。以前的研究已经开发出了模型，可以从社交媒体帖子中预测一个人是否正在经历高准确性的心理健康状况。然而，这些模型无法解释为什么人会经历一种特定的精神状态。在这项工作中，我们提出了一种新的方法来解释一个人的精神状态，从文本使用蒙特卡罗树搜索（MCTS）。我们的MCTS算法采用经过训练的分类模型来指导搜索关键短语，以简洁，可解释的方式解释作者的精神状态。此外，我们的算法可以找到依赖于文本的特定上下文的两种解释（例如，最近分手）和那些上下文无关的。使用Reddit上显示压力的帖子的数据集，我们展示了MCTS算法以依赖于上下文和独立于上下文的方式识别一个人的压力感觉的可解释的能力。
2022-04-17 cs.CL cs.IT math.IT
Advancing Mental Disorder Detection: A Comparative Evaluation of Transformer and LSTM Architectures on Social Media
Dept. of Computer Science Missouri State University Springfield, MO, USA（计算机科学系 摩西州立大学 斯普林菲尔德 MO 美国）
该研究在Reddit精神健康分类任务上比较多种Transformer与LSTM模型，验证大型标注数据集后发现RoBERTa表现最佳，BERT嵌入增强的LSTM则以更低资源取得较强性能。
2025-07-17 cs.CL cs.LG
