text classification

Understanding the emotional vulnerability of cancer patients and caregivers is critical for improving psychological support and clinical intervention strategies. With the rapid growth of online health communities, large volumes of textual narratives describing treatment experiences and emotional struggles have become available for computational analysis. However, accurately capturing emotional intensity and contextual sentiment in such narratives remains challenging due to the complex linguistic patterns present in health-related discussions. This study proposes an attention-guided hybrid transformer-ensemble learning framework for emotional vulnerability detection in cancer-related social media posts. The proposed architecture integrates domain-adapted contextual representations generated by BioBERT with linguistic intensity features to capture both semantic context and emotional strength. An attention-based feature fusion mechanism dynamically combines these heterogeneous features to produce enriched representations of patient narratives. The fused representations are subsequently utilized by multiple optimized machine learning classifiers, including XGBoost, LightGBM, Random Forest, and CatBoost. Hyperparameter optimization is performed using the Optuna framework to improve predictive performance. Furthermore, ensemble learning strategies such as soft voting, hard voting, and stacking are employed to combine the predictions of the base classifiers. Experiments conducted on a held-out split of a publicly available dataset of 10,391 posts from cancer patients and caregivers demonstrate that ensemble approaches consistently outperform individual classifiers on this data. The stacking ensemble achieves an accuracy of 0.76 and an ROC-AUC of 0.91, outperforming its own individual base classifiers but not a fine-tuned BioBERT baseline (accuracy 0.77, ROC-AUC 0.92) evaluated on the same split; a TF-IDF with linear SVM baseline is also competitive (accuracy 0.763). The framework’s practical advantage over full BioBERT fine-tuning is therefore computational rather than purely predictive: it reuses frozen BioBERT features and adds a lightweight, interpretable attention-fusion and tree-ensemble stage at a fraction of the training cost, while an ablation study confirms that the attention-based fusion of contextual and lexical-intensity signals meaningfully outperforms either signal alone or their simple concatenation. The proposed framework thus provides a scalable, lower-cost computational approach that can support mental health monitoring and early intervention systems in online healthcare communities, at a modest accuracy cost relative to full transformer fine-tuning.

درک آسیب‌پذیری هیجانی بیماران سرطانی و مراقبان آنان برای بهبود حمایت روان‌شناختی و راهبردهای مداخله بالینی اهمیت اساسی دارد. با رشد سریع جوامع سلامت آنلاین، حجم زیادی از روایت‌های متنی که تجارب درمانی و چالش‌های هیجانی را توصیف می‌کنند، برای تحلیل محاسباتی در دسترس قرار گرفته‌اند. با این حال، شناسایی دقیق شدت هیجانی و احساسات زمینه‌ای در این روایت‌ها به دلیل الگوهای زبانی پیچیده در مباحث مرتبط با سلامت، همچنان چالش‌برانگیز است. این پژوهش چارچوبی هیبریدی مبتنی بر یادگیری تجمعی و ترنسفورمر هدایت‌شده با مکانیزم توجه را برای شناسایی آسیب‌پذیری هیجانی در پست‌های شبکه‌های اجتماعی مرتبط با سرطان پیشنهاد می‌کند. معماری پیشنهادی، بازنمایی‌های زمینه‌ای سازگار با حوزه که توسط BioBERT تولید شده‌اند را با ویژگی‌های شدت زبانی ترکیب می‌کند تا هم زمینه معنایی و هم قدرت هیجانی را استخراج نماید. مکانیزم ادغام ویژگی مبتنی بر توجه، این ویژگی‌های ناهمگن را به صورت پویا ترکیب می‌کند تا بازنمایی‌های غنی‌شده‌ای از روایت‌های بیماران ارائه دهد. این بازنمایی‌های ادغام‌شده سپس توسط چندین طبقه‌بند یادگیری ماشین بهینه‌شده شامل XGBoost، LightGBM، Random Forest و CatBoost مورد استفاده قرار می‌گیرند. بهینه‌سازی ابرپارامترها با استفاده از چارچوب Optuna برای بهبود عملکرد پیش‌بینی انجام می‌شود. افزون بر این، راهبردهای یادگیری تجمعی مانند رأی‌دهی نرم، رأی‌دهی سخت و استکینگ برای ترکیب پیش‌بینی‌های طبقه‌بندهای پایه به کار گرفته می‌شوند. آزمایش‌های انجام‌شده بر روی بخش جداگانه‌ای از یک مجموعه داده عمومی شامل ۱۰٬۳۹۱ پست از بیماران سرطانی و مراقبان آنان نشان می‌دهد که رویکردهای تجمعی به طور پیوسته عملکرد بهتری نسبت به طبقه‌بندهای منفرد در این داده‌ها دارند. استکینگ تجمعی به دقت ۰٫۷۶ و ROC-AUC برابر با ۰٫۹۱ دست می‌یابد که نسبت به طبقه‌بندهای پایه خود عملکرد بهتری دارد، اما نسبت به خط‌مبنای BioBERT تنظیم‌شده (دقت ۰٫۷۷، ROC-AUC برابر با ۰٫۹۲) که بر روی همان بخش ارزیابی شده است، برتری ندارد؛ همچنین خط‌مبنای TF-IDF با SVM خطی نیز رقابتی است (دقت ۰٫۷۶۳). بنابراین، مزیت عملی چارچوب پیشنهادی نسبت به تنظیم کامل BioBERT، بیشتر محاسباتی است تا صرفاً پیش‌بینی: این چارچوب از ویژگی‌های ثابت‌شده BioBERT استفاده می‌کند و مرحله‌ای سبک، قابل تفسیر و مبتنی بر ادغام توجه و یادگیری تجمعی درختی را با کسری از هزینه آموزش اضافه می‌کند، در حالی که مطالعه حذف اجزا تأیید می‌کند که ادغام مبتنی بر توجه سیگنال‌های زمینه‌ای و شدت واژگانی به طور معناداری بهتر از هر یک به تنهایی یا ادغام ساده آن‌ها عمل می‌کند. بدین ترتیب، چارچوب پیشنهادی رویکردی مقیاس‌پذیر و کم‌هزینه برای پشتیبانی از پایش سلامت روان و سامانه‌های مداخله زودهنگام در جوامع سلامت آنلاین فراهم می‌کند، هرچند با هزینه اندکی در دقت نسبت به تنظیم کامل ترنسفورمر.

In 2019, Paul B. Preciado stood before three and a half thousand members of the École de la Cause Freudienneand declared: ‘I am the monster that speaks to you’. The divided reactioncrystallised a paradox: a discipline devoted to listening responded with refusal. This article takes that moment to develop two concepts in social theory: strategic certainties, the practices through which institutions transform interpretive heuristics into ontological verdicts, immunizing their frameworks against challenge; and epistemic habitus, the patterned dispositions through which such certainties are reproduced and transmitted. Lacanian institutionalisationand its pathologisation of trans experience as psychotic structure constitute a limit case of this mechanism, analytically privileged on four grounds. Trans experience challenges Lacanian sexuation at its core; the trans-psychosis association is exceptionally stable; the passage from heuristic to ontology is unusually visible; and the trans subject speaks, entering the space of classification to contest it from within. Against these closures, the article proposes radical reflexivity, the dispositionto hold one's own categories open in the encounter with what they cannot yet name. The monsters were never in those who spoke, but in the certainties that imagined them.

در سال ۲۰۱۹، Paul B. Preciado در برابر سه هزار و پانصد نفر از اعضای École de la Cause Freudienne ایستاد و اعلام کرد: «من هیولایی هستم که با شما سخن می‌گوید». واکنش دوپاره به این سخن، پارادوکسی را برجسته ساخت: رشته‌ای که خود را وقف شنیدن کرده است، با امتناع پاسخ داد. این مقاله با تکیه بر آن لحظه، دو مفهوم در نظریه اجتماعی را بسط می‌دهد: قطعیت‌های راهبردی، شیوه‌هایی که از طریق آن‌ها نهادها، راهبردهای تفسیر را به احکام وجودشناختی بدل می‌کنند و چارچوب‌های خود را در برابر چالش مصون می‌سازند؛ و عادت‌واره معرفتی، گرایش‌های الگومندی که از طریق آن‌ها این قطعیت‌ها بازتولید و منتقل می‌شوند. نهادینه‌سازی لاکانی و آسیب‌شناسی تجربه ترنس به‌عنوان ساختار روان‌پریشانه، نمونه حدی این سازوکار است که از چهار جهت تحلیل‌پذیر است: تجربه ترنس، هسته جنسیت‌یابی لاکانی را به چالش می‌کشد؛ پیوند ترنس-روان‌پریشی به‌طرز استثنایی باثبات است؛ گذار از راهبرد تفسیر به وجودشناسی به‌طرز غیرمعمولی آشکار است؛ و سوژه ترنس سخن می‌گوید و وارد فضای طبقه‌بندی می‌شود تا آن را از درون به چالش بکشد. در برابر این بسته‌شدگی‌ها، مقاله بازاندیشی رادیکال را پیشنهاد می‌کند؛ گرایشی برای گشودن دسته‌بندی‌های خود در مواجهه با آنچه هنوز نام‌ناپذیر است. هیولاها هرگز در کسانی که سخن گفتند نبودند، بلکه در قطعیت‌هایی بودند که آن‌ها را تصور کردند.

Researchers often want to measure a variety of constructs such as anxiety, discrimination, or loneliness in text data from surveys, interviews, social media, and electronic health records. Using large language models (LLMs)-although optimal for text classification-remain infeasible for some researchers due to concerns around computational expertise, cost, privacy, and compute requirements. Therefore, some researchers prefer to use lightweight models for large data sets or interpretable models to avoid mistakes in high-stakes scenarios. Lexicons offer simple baselines to LLMs by searching for relevant phrases and can be used together with LLMs to guarantee capturing specific keywords. However, building new lexicons is resource intensive. In this study, we found that GPT-4 Turbo was able to automatically create a lexicon for 49 known risk factors for suicidal thoughts and behaviors, which we release as the Suicide Risk Lexicon. Generating a lexicon with LLMs quickly measures most constructs relevant for suicide risk detection, resulting in high content validity. This lexicon was able to accurately predict risk in crisis counseling conversations. After validating the lexicon with clinician ratings, the lexicon modestly outperformed the linguistic inquiry and word count lexicon, which has low content validity for mental illness, and performed similarly to some black-box deep learning models. We discovered that active suicidal ideation and direct self-injury were stronger indicators of imminent risk than passive suicidal ideation and depressed mood in this ecological setting of crisis counseling conversations. To simplify creating new lexicons for other research domains, we introduce a Python package, construct-tracker. (PsycInfo Database Record (c) 2026 APA, all rights reserved).

پژوهشگران اغلب تمایل دارند انواع سازه‌هایی مانند اضطراب، تبعیض یا احساس تنهایی را در داده‌های متنی حاصل از پیمایش‌ها، مصاحبه‌ها، شبکه‌های اجتماعی و پرونده‌های سلامت الکترونیک اندازه‌گیری کنند. اگرچه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای طبقه‌بندی متن بهینه است، اما به دلیل نگرانی‌هایی درباره تخصص محاسباتی، هزینه، حریم خصوصی و نیازهای محاسباتی، برای برخی پژوهشگران عملی نمی‌باشد. بنابراین، برخی پژوهشگران ترجیح می‌دهند برای داده‌های بزرگ از مدل‌های سبک یا برای سناریوهای حساس از مدل‌های قابل تفسیر استفاده کنند تا از بروز خطا جلوگیری شود. واژگان‌ها با جستجوی عبارات مرتبط، مبنایی ساده در مقابل LLMها فراهم می‌کنند و می‌توانند همراه با LLMها برای تضمین شناسایی واژگان خاص به کار روند. با این حال، ساخت واژگان‌های جدید نیازمند منابع زیادی است. در این مطالعه، دریافتیم که GPT-4 Turbo قادر است به طور خودکار واژگانی برای ۴۹ عامل خطر شناخته‌شده برای افکار و رفتارهای خودکشی ایجاد کند که آن را به عنوان واژگان خطر خودکشی منتشر می‌کنیم. تولید واژگان با استفاده از LLMها امکان اندازه‌گیری سریع اغلب سازه‌های مرتبط با شناسایی خطر خودکشی را فراهم می‌کند و منجر به روایی محتوایی بالا می‌شود. این واژگان توانست خطر را در مکالمات مشاوره بحران به طور دقیق پیش‌بینی کند. پس از اعتبارسنجی واژگان با ارزیابی‌های بالینی، این واژگان نسبت به واژگان تحلیل واژگانی و شمارش واژه‌ها که روایی محتوایی پایینی برای بیماری روانی دارد، عملکرد بهتری داشت و عملکردی مشابه برخی مدل‌های یادگیری عمیق جعبه‌سیاه نشان داد. دریافتیم که افکار خودکشی فعال و خودآسیبی مستقیم، شاخص‌های قوی‌تری برای خطر قریب‌الوقوع نسبت به افکار خودکشی منفعل و خلق افسرده در این زمینه بوم‌شناختی مکالمات مشاوره بحران هستند. برای ساده‌سازی ایجاد واژگان جدید در حوزه‌های پژوهشی دیگر، یک بسته پایتون به نام construct-tracker معرفی می‌کنیم. (رکورد پایگاه داده PsycInfo (c) 2026 APA، کلیه حقوق محفوظ است).