微博用户抑郁检测数据集是一个用于检测微博用户抑郁的大型数据集。它包括用户个人资料、推文和指示用户是否抑郁的标签。该数据集对从事心理健康和社交媒体分析的研究人员很有用。
微博用户抑郁检测数据集提供了一套全面的用户数据,包括昵称、性别、个人资料、生日、关注者和关注者数量以及推文内容。每个用户都被标记为抑郁或正常,这使得机器学习模型适合从社交媒体数据中检测抑郁症。
药物滥用和心理健康数据档案 (SAMHDA) 提供了与心理健康和药物使用相关的全面数据集。它包括正在进行的研究、人口调查、治疗设施调查和客户级数据,为研究人员和政策制定者提供宝贵的见解。
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本文讨论了 Helply - 一个专注于心理学和治疗的合成 ML 训练数据集,由 Alex Scott 创建并由 NamelessAI 发布。Alex Scott 开发的数据集是一个综合的合成数据集合,旨在训练 LLM 理解心理和治疗背景。该数据集旨在模拟治疗师与患者之间的真实互动,使 ML 模型能够从各种场景和治疗技术中学习。