| 标题 |
[高分]
 MOSS-6 : a multi-label dataset and deep learning model for detecting diverse social support-seeking behaviours in online mental health communities |
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| 其它 | 基于同伴的社会支持已被证明是增强精神障碍者康复和应对机制的有效方法。早期干预在治疗精神障碍中至关重要，因为延迟可能导致需要持续管理的慢性病。然而，韩国社会污名和公共资金有限严重限制了医疗服务的可及性，导致治疗干预需求与可用资源之间存在显著差距。在线平台的快速发展为通过数字社区提供量身定制的支持，为弥补这一差距提供了新机遇。尽管在线社交支持具有潜力，现有研究主要集中在面对面互动或有限的支持类型，导致对数字环境中寻求支持行为的全面理解存在重大空白。为解决这一问题，我们介绍了MOSS-6数据集，这是韩国首个专门开发的数据集，旨在全面识别和分类在线心理健康社区中六种不同类型的社会支持寻求行为。该数据集由心理健康专业人员/临床医生精心策划和注释。此外，我们还开发了一个深度学习模型，以准确分类这些支持类型。这项研究不仅有助于理解数字平台上多样化的心理健康需求，也为更有效、个性化的在线心理健康支持系统奠定了基础。MOSS-6数据集已公开访问，时间为 https://github.com/dxlabskku/MOSS-6。 |
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