כתבה
arXiv cs.LG ·
מעבר מאיתור סיכון: הקשר למקור ואימות גורמים פסיכוסוציאליים להסברה של סיכון התאבדות
Beyond Risk Prediction: Evidence Grounding and Psychosocial Factor Verification for Explainable Suicide Risk Assessment
מאמר זה מציג פרקטיקה לאיתור סיכון התאבדות על-פי פוסטים ברשתות חברתיות, כולל זיהוי ראיות וגורמים פסיכוסוציאליים. הפרקטיקה כוללת שלושה חלקים: איתור סיכון, הקשר למקור ואימות גורמים. התוצאות המוצגות כוללות נתוני F1 ומדדים נוספים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.08842v1 Announce Type: cross Abstract: Identifying suicide risk from social networking services (SNS) posts is important for detecting suicide-related signals in online environments. However, risk classification alone provides limited insight into the textual evidence and psychosocial factors behind a prediction. Based on the IEEE BigData 2026 Explainable Suicide Risk Detection Challenge, this study presents a framework consisting of Risk Assessment, Evidence Grounding, and Factor Identification. Risk Assessment uses length-based routing to accommodate posts of different lengths. Evidence Grounding identifies supporting phrases and uses a Risk-Evidence constraint to maintain consistency with the Risk prediction. For Factor Identification, two verifiers are used. The Taxonomy Ver
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית