«`html

Могут ли модели искусственного интеллекта обнаруживать суицидальные мысли в социальных сетях

Ежегодно более 720 000 человек умирают от самоубийств в мире, что делает это одной из основных причин смерти среди молодых взрослых. Социальные сети, такие как Reddit, стали пространствами, где люди открыто выражают свою психологическую боль, иногда косвенно или метафорически. Недавнее исследование оценило способность различных компьютерных инструментов выявлять эти сигналы страданий в онлайн-публикациях.

Исследователи сравнили несколько подходов: классические модели машинного обучения, глубокие нейронные сети и передовую языковую модель на основе искусственного интеллекта. Традиционные методы, такие как машины опорных векторов или случайные леса, тестировались с семантическими представлениями текстов. Нейронные сети, такие как CNN и LSTM, также оценивались по их способности улавливать контекстуальные и эмоциональные паттерны. Наконец, модель типа GPT-2, специально адаптированная, была обучена классифицировать сообщения на две категории: суицидальные или не суицидальные.

Результаты показывают, что модель GPT-2 показала лучшие результаты с точностью 98,25 %. Она эффективно отличала сообщения с риском от тех, которые таковыми не являлись, минимизируя ошибки классификации. Среди нейронных сетей CNN достигла точности 96,04 %, а LSTM — 95,97 %. Классические модели, связанные с семантическими представлениями, такими как универсальный кодировщик предложений, также продемонстрировали хорошую эффективность, с точностью, превышающей 93 % для лучших комбинаций.

Исследование подчеркивает, что модели на основе трансформеров, такие как GPT-2, превосходно справляются с улавливанием эмоциональных нюансов и длинных контекстуальных зависимостей. Эти способности особенно полезны для обнаружения косвенных выражений страданий, часто встречающихся в публикациях в социальных сетях. Традиционные модели, хотя и менее эффективные, остаются конкурентоспособными и более доступными с точки зрения вычислительных ресурсов.

Исследователи также проверили устойчивость результатов, повторяя эксперименты с различными конфигурациями и разбивками данных. Производительность моделей, в частности GPT-2 и CNN, оказалась стабильной и воспроизводимой, что подтверждает их надежность в этом контексте.

Это исследование подчеркивает важность инструментов искусственного интеллекта для раннего выявления сигналов страданий в социальных сетях. Однако результаты остаются специфичными для платформы Reddit и использованных данных. Дополнительная валидация на других сетях и на разных языках была бы необходима для обобщения этих выводов.

«`

Sources du média

Document de référence

DOI : https://doi.org/10.1186/s43093-026-00867-w

Titre : A unified comparative evaluation of machine learning, deep learning and GPT-2 for suicide ideation detection from social media

Revue : Future Business Journal

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Yasmeen Mohamed Saleh; Fahad Kamal Alsheref; Mahmoud Mohamed Bahloul