基于多层局部信息融合的在线论坛用户心理危机识别

刘德喜，鲍力平，万常选，刘喜平，廖国琼

1(江西财经大学 信息管理学院，南昌 330013) 2(江西财经大学 数据与知识工程江西省高校重点实验室，南昌 330013)

1 引 言

心理健康问题一直是社会关注的焦点，它严重威胁着家庭和睦与社会稳定[1，2].据报道有超过2/3的自杀事件是由心理疾病导致的[3].及时发现有抑郁、焦虑、自杀等有心理危机问题的个体，有助于对其进行心理干预及治疗，因此心理危机识别对后期干预起着关键作用[4].

传统的心理危机识别主要采用填写自评量表的方式[5，6]，但这种侵入型的方法会由于受试者的抵触而增加误报率.同时，这种方法适时性不高，且难以大规模并持续地开展.研究机构We Are Social在最新发布的《2020年4月全球数字报告》(1)https://wearesocial.cn/blog/2020/04/23/digital-around-the-world-in-april-2020上指出，全球使用社交媒体的用户已突破38亿大关，预计到2020年年底，世界一半以上的人口将使用社交媒体.已有研究表明，利用Reddit、微博等社交媒体数据已经成为发现心理危机用户的新手段[7，8].这些研究成果有利于将心理危机的干预时机提前，并增强干预的主动性，具有重要的社会意义.

本文以CLPsych2019 shared task评测任务为研究内容，针对论坛中用户心理危机识别问题，构建了基于多层局部信息融合的在线论坛用户心理危机风险识别模型Multi-layer Partial Information Fusion Model(MPIF).CLPsych2019 Shared Task评测任务是根据输入的用户帖子判断该发帖用户的心理危机程度，其中，每个用户的心理危机严重程度从轻到重依次分为4个等级a:无风险(No Risk)，b:低风险(Low Risk)，c:中度风险(Moderate Risk)，d:高危风险(Severe Risk).示例1给出一个心理危机等级……