Ideiagintza suizidaren identifikazioa sare sozialetan

• Sara Gracia ^[1] ; Maite Oronoz Antxordoki ^[2] ; Alicia Pérez Ramírez ^[2]
  1. [1] Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

     Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

     Leioa, España

     
  2. [2] HiTZ: Basque Center for Language Technology
• Localización: Ingeniaritza eta arkitektura: V. Ikergazte Nazioarteko Ikerketa Euskaraz. 2023eko maitzaren 17, 18 eta 19 Donostia, Euskal Herria. / Olatz Arbelaiz Gallego (aut.) , Ainhoa Latatu (aut.), Elixabete Pérez Gaztelu (aut.) , 2023, ISBN 978-84-8438-865-4, págs. 123-130
• Idioma: euskera
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • English

    Suicide has become one of society’s main concerns in recent years. In addition, social media has become part of our everyday life and is often used to express emotions. In this work, a binary classification has been carried out to determine whether or not the content of a message on the Reddit social network is related to suicide. On the one hand, with regard to supervised systems in the state of the art, the best performance has been achieved with the ELECTRA transformer, with an accuracy-rate of 97.9%. On the other hand, it has been concluded that the representations produced by the LDA topic-model can be useful for this task, and to prove this, a baseline classifier has been proposed, which has reached an accuracy of 83.3%.

  • euskara

    Suizidioa gizartearen kezka nagusietako bat bilakatu da azken urteetan. Gainera, sare sozialak gure eguneroko- tasunaren parte bilakatu dira, eta emozioak adierazteko erabiltzen dira askotan. Lan honetan sailkapen bitarra burutu da Reddit sare sozialeko mezu baten edukia suizidioarekin erlazionatua dagoen ala ez erabakitzeko. Alde batetik, artearen egoerako sistema gainbegiratuei dagokienean, ELECTRA transformerrarekin lortu da asmatze-tasarik altuena, %97,9koa. Bestalde, ondorioztatu da LDA topiko-ereduak sortutako errepresentazioak baliagarriak izan daitezkeela ataza honetan, eta hau frogatzeko oinarri-lerroa den sailkatzailea proposatu da, %83,3ko asmatze-portzentaia izan duena 5 topiko erabiliz.