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论文名称：ESDM: Early Sensing Depression Model in Social Media Streams 论文作者：王毕陈，訾宇哲，赵妍妍*，邓鹏飞，秦兵 原创作者： 王毕陈 转载须标注出处：哈工大SCIR 1.摘要 抑郁症影响全球数百万人，越来越多的技术被用于利用社交媒体数据进行早期检测和干预。传统风险检测（TRD）依赖于用户完整的发布历史进行预测，而早期风险检测（ERD）则寻求在用户发布历史的早期进行检测，强调预测早期性的重要性。然而，由于在准确性和早期性之间寻求平衡的挑战，特别是在数据不断演变的情况下，ERD相对较少被探索。为了解决这个问题，我们引入了早期感知抑郁模型（ESDM），该模型包括两个模块：部分信息分类模块和分类时刻决策模块，以及一个早期检测损失函数。实验表明，ESDM在早期性和准确性方面均优于基准。 2.背景 抑郁症检测涉及两种任务：传统
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