人们经常利用在线媒体（例如Facebook，reddit）作为表达心理困扰并寻求支持的平台。最先进的NLP技术表现出强大的潜力，可以自动从文本中检测到心理健康问题。研究表明，心理健康问题反映在人类选择中所表明的情绪（例如悲伤）中。因此，我们开发了一种新颖的情绪注释的心理健康语料库（Emoment），由2802个Facebook帖子（14845个句子）组成，该帖子从两个南亚国家（斯里兰卡和印度）提取。三名临床心理学研究生参与了将这些职位注释分为八类，包括“精神疾病”（例如抑郁症）和情绪（例如，“悲伤”，“愤怒”）。 Emoment语料库达到了98.3％的“非常好”的跨通道协议（即有两个或更多协议），而Fleiss的Kappa为0.82。我们基于罗伯塔的模型的F1得分为0.76，第一个任务的宏观平均F1得分为0.77（即，从职位预测心理健康状况）和第二任务（即相关帖子与定义的类别的关联程度在我们的分类法中）。
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