SuiChat-CN：中文群聊中情境化自杀风险评估的基准

自杀是一项严峻的全球公共卫生挑战，每年造成约72万人死亡，亟需及时有效的预防策略。现有计算研究主要聚焦于Twitter和微博等基于帖子的社交媒体平台，对Telegram等即时通讯环境研究不足。而群聊带来独特挑战：消息简短、碎片化、多方参与，且常依赖隐含或文化特异的表达，使孤立的帖子级分析难以胜任。我们提出SuiChat-CN，一个用于情境化自杀风险评估的中文群聊基准。我们收集公开的Telegram群聊数据，通过信号词提取和双向上下文扩展构建连贯的对话片段，并以经专家验证、LLM辅助的范式标注用户风险等级。SuiChat-CN包含来自1,406名用户的13,312个情境片段，涵盖258,228条原始聊天消息。在PLM和40多个LLM上的大量实验表明，上下文信息对可靠的风险评估至关重要，而微调与部分上下文评估进一步揭示了多方对话中早期检测的困难。出于伦理与敏感性考虑，该数据集不公开发布，但将应合理请求向获得资质的心理健康与自杀预防研究机构共享。