对阿拉伯自然语言处理用于心理健康的广泛审查
1Computer Science Department, King Khalid University, Abha 62521, Saudi Arabia.
Healthcare (Basel, Switzerland)
|May 14, 2025
概括
这篇评论探讨了阿拉伯自然语言处理 (NLP) 对于心理健康. 像AraBERT这样的先进变压器模型在从社交媒体文本中检测抑郁症和自杀倾向等疾病时显示出高准确度.
科学领域:
- 计算语言学计算语言学
- 心理健康信息学心理健康信息学
- 阿拉伯自然语言处理.
背景情况:
- 心理健康障碍是全球重要的健康问题.
- 自然语言处理 (NLP) 提供了分析文本数据以识别心理健康挑战的工具.
- 在心理健康研究中,阿拉伯语NLP需要进行系统的审查.
研究的目的:
- 确定在心理健康研究中使用的阿拉伯语NLP技术.
- 为了确定这些技术所涉及的心理健康状况.
- 评估NLP在检测和预测心理健康状况方面的有效性.
主要方法:
- 根据PRISMA-ScR框架进行的范围审查.
- 在PubMed,ScienceDirect,IEEE Xplore和谷歌学者中进行系统的文献搜索.
- 在同行评审的出版物中包括关于阿拉伯语NLP用于心理健康的研究.
主要成果:
- 确定了各种NLP技术,包括支持向量机 (SVM),随机森林 (RF),决策树 (DT),循环神经网络 (RNN) 和变压器模型 (AraBERT, MARBERT).
- 主要关注从阿拉伯社交媒体数据中检测抑郁症和自杀倾向.
- 基于变压器的模型 (AraBERT, MARBERT) 实现了卓越的性能,精度分别高达99.3%和98.3%.
结论:
- 在阿拉伯语人口中,NLP,特别是先进的变压器模型,对于解决阿拉伯语人口中的心理健康问题有很大的潜力.
- 与传统的ML和RNNs相比,变压器模型显示出更高的准确性和洞察力.
- 持续的研究对于推进该领域和验证发现至关重要.
