网络文本自杀倾向性识别方法的研究论文

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1、⑨硕士学位论文MASTER‘STHESIS摘要科技的进步改善了人们的生活水平，但同时也加快了生活节奏，使现代人面临着巨大的生活、工作和学习压力。在各种压力的驱使下，自杀的现象近年来呈逐年上升的趋势，严重影响了国家经济和社会的发展。许多自杀者在自杀前会留下遗书，遗书的内容能反映自杀原因。世界各国都在寻找有效的途径去防止国民自杀，但至今仍没有形成一整套完善的机制。随着互联网的发展，人们的生活方式发生了翻天覆地的变化，自杀遗书也从原先的“纸质遗书"转变成“电子遗书"，出现在近年来所兴起的微博和一直较为流行的论坛上。本文研究的目的是如何快速有效地识别微博或论坛

2、等平台上出现的具有自杀倾向的网络文本。本文首先分析了国内外有关这方面研究的学术文献，然后尝试用一种新的更有效的方法去识别网络自杀遗书。本文收集了研究所需要的自杀遗书样本。在核实了．它们的真实性之后，根据本校心理学院“青少年网络心理与行为”教育部重点实验室所提供的关键词列表进行初筛，并补充了若干具有鉴别力的词汇。另一方面，考虑到自杀遗书有非常独特的特点：即它描述了一个十分固定而且具体的事实，而且遗书之间的差异性较小，种间差距很大。运用文本分类算法对其进行识别面临的问题在于尽管误检率会较低，但是正检率却不是很理想。针对该问题，本文设计了关键词识别算法，并提

3、出了关键词识别算法和文本分类算法相结合的方法：将待测样本先用文本分类算法进行识别，若被判定成有自杀倾向就直接作为判定结果，否则再运用关键词识别算法对其进行进一步的判定，若被判定成有自杀倾向性就作为判定结果，否则就认为该文本无自杀倾向性。实验结果表明该方法具有比较理想的效果。关键词：自杀倾向性；关键词；文本分类⑨硕士学位论文MASTER‘STHESISAbstractWitllmedeVelopmentof∞ience雒dtechnology，pIeople‘sliviIlgst锄出IrdSllavebeen抽1pmVo也butalso邵笼elerate

4、dbynlep锄：eoflife，m0(1empleoplef知ce仃emendouspressure．DriVenbyVariouspressures，nlephenomenonofsuicideh嬲b∞niIltellSifiedinmcentyea瑙，锄da行＆tedⅡ圮comIt∥seConoIIlic觚dsocialdeVelopm吼t∞riously．Somepeople、ⅣhoCo舢[IlittedsIlicideleRbehindasuicidenotebeforec0舢【llittingsuicide，aIldtllecontents

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