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Predicting Psychological Health from Childhood Essays with Convolutional Neural Networks for the CLPsych 2018 Shared Task (Team UKNLP)

机译:使用卷积神经网络从儿童论文中预测心理健康,以实现CLPsych 2018共享任务(UKNLP团队)

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摘要

This paper describes the systems we developed for tasks A and B of the 2018 CLPsych shared task. The first task (task A) focuses on predicting behavioral health scores at age 11 using childhood essays. The second task (task B) asks participants to predict future psychological distress at ages 23, 33, 42, and 50 using the age 11 essays. We propose two convolutional neural network based methods that map each task to a regression problem. Among seven teams we ranked third on task A with disat-tenuated Pearson correlation (DPC) score of 0.5587. Likewise, we ranked third on task B with an average DPC score of 0.3062.
机译:本文介绍了我们为2018 CLPsych共享任务的任务A和B开发的系统。第一项任务(任务A)的重点是使用儿童时期的文章预测11岁时的行为健康评分。第二项任务(任务B)要求参与者使用11岁的论文来预测23、33、42和50岁的未来心理困扰。我们提出了两种基于卷积神经网络的方法,可将每个任务映射到一个回归问题。在七支队伍中,我们在任务A上的第三名是Pearson相关(DPC)分数为0.5587。同样,我们在任务B上排名第三,平均DPC得分为0.3062。

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