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机器人可以在十分之九的情况下发现抑郁的推特用户
机器人会考虑38个不同的因素，包括用户对积极和消极词汇的使用，他们的朋友和追随者的数量，以及他们对表情符号的使用，以确定用户的精神和情绪状态。
图片来源:布鲁内尔伦敦大学(英国)
伦敦布鲁内尔大学(Brunel University London)和英国莱斯特大学(University of Leicester)的研究人员开发的一种算法，可以从一个人的公开推特资料中提取并分析38个数据点，从而确定他的精神状态。
研究人员用两个数据库训练机器人，其中包含数千名用户的推特历史记录，以及有关他们心理健康的其他数据。
它排除了所有推文少于5条的用户，然后使用自然语言软件纠正了其余配置文件中的拼写错误和缩写。
该算法在其中一个数据集中识别抑郁症的准确率为88.39%，在另一个数据集中准确率为70.69%。
Brunel的Abdul Sadka说:“这不是100%的准确，但我认为在这个层次上，任何机器学习解决方案都不能达到100%的可靠性。然而，你越接近90%的数据就越好。”
从伦敦布鲁内尔大学(英国)
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