Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 42(296)
Рубрика журнала: Информационные технологии
Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3, скачать журнал часть 4, скачать журнал часть 5, скачать журнал часть 6, скачать журнал часть 7, скачать журнал часть 8
ОБНАРУЖЕНИЕ ДЕПРЕССИИ ПО ТЕКСТАМ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ: ПОДХОД МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Депрессия, распространенное психическое расстройство, часто проявляется в тонких намеках в текстах социальных сетей. Данное исследование направлено на разработку надежной модели машинного обучения для точного выявления лиц, подверженных риску депрессии, на основе их сообщений в социальных сетях. Мы исследуем различные методы инженерии признаков и алгоритмы машинного обучения, включая традиционные классификаторы и модели глубокого обучения, для классификации языка депрессии. Предложенная модель оценивается на тщательно отобранном наборе данных, а ее эффективность сравнивается с современными подходами. Результаты демонстрируют эффективность нашего подхода к выявлению депрессии, что имеет большое значение для раннего вмешательства и поддержки психического здоровья.
Введение
Депрессия - серьезное психическое расстройство, которое может иметь разрушительные последствия. Раннее обнаружение и вмешательство имеют решающее значение для эффективного лечения. Платформы социальных сетей предоставляют богатый источник данных, которые можно анализировать для выявления лиц, подверженных риску депрессии. Используя передовые методы машинного обучения, мы можем разработать инструменты для автоматического обнаружения языка депрессии и потенциально спасти жизни.
Обзор литературы
Несколько исследований изучали использование машинного обучения для выявления депрессии по текстам в социальных сетях. Однако многие из этих исследований полагаются на простые методы инженерии признаков и традиционные модели машинного обучения. Последние достижения в области глубокого обучения, особенно в области обработки естественного языка, показывают многообещающие результаты в различных задачах классификации текста.
Методология
Сбор и предварительная обработка данных:
Источники данных: Собрать разнообразный набор сообщений из социальных сетей от лиц с депрессией и без нее. Рассмотрите возможность использования таких платформ, как Twitter, Reddit или Instagram (деятельность социальной сети Instagram, принадлежащей компании Meta Platforms Inc., признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации).
Очистка данных: Предварительно обработать текстовые данные путем удаления шума, нормализации текста и обработки отсутствующих значений.
Инженерия признаков: Извлечь из текста релевантные признаки, включая:
Анализ настроений: Использовать методы анализа настроений для определения положительных, отрицательных и нейтральных настроений.
Лексические признаки: Анализировать частоту слов, длину слов и лексическое разнообразие.
Разметка частей речи: Определять грамматические категории слов для выявления языковых шаблонов, связанных с депрессией.
Моделирование тематики: Определить скрытые темы в тексте для выявления общих тем, связанных с депрессией.
Выбор модели:
Экспериментировать с различными моделями машинного обучения, включая:
Традиционные модели: Машины опорных векторов, наивный байес, случайный лес.
Модели глубокого обучения: Рекуррентные нейронные сети, сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) и модели на основе трансформаторов, такие как BERT.
Обучение и оценка модели:
Разделить набор данных на обучающее и тестовое множества.
Обучить выбранные модели на обучающем множестве и оценить их эффективность на тестовом множестве с помощью таких показателей, как точность, полнота, F1-мера и ROC-AUC.
1 Источник на русском языке по F1-мере
Настройка гиперпараметров: Оптимизировать гиперпараметры моделей с помощью таких методов, как grid search или random search.
Ожидаемые результаты и вклад
Надежная модель машинного обучения, способная точно обнаруживать язык депрессии в текстах социальных сетей.
Более глубокое понимание лингвистических маркеров депрессии.
Практический инструмент для раннего выявления и вмешательства в отношении лиц, подверженных риску депрессии.
Вклад в область исследований и технологий в сфере психического здоровья.
Этические соображения
Конфиденциальность данных: Обеспечить этичный сбор и обработку данных, соблюдая правила защиты конфиденциальности и получив необходимое согласие.
Предвзятость и справедливость: Адресовать потенциальные предвзятости в наборе данных и модели, чтобы обеспечить справедливые и равноправные результаты.
Интерпретация и применимость: Предоставить четкие рекомендации по интерпретации прогнозов модели и потенциальным мерам вмешательства.
Заключение
Путем решения этих аспектов мы стремимся разработать надежное и этичное решение для обнаружения депрессии и продвижения психического здоровья. Это исследование может значительно повлиять на область психического здоровья, обеспечивая раннее выявление и поддержку лиц, подверженных риску депрессии.
Примечание: Это общий план. Конкретные детали вашего исследования будут зависеть от характера вашего набора данных, сложности ваших моделей и выбранных вами метрик оценки.
Дополнительные соображения:
Качество данных: Обеспечьте качество собираемых данных, удаляя шум, несоответствия и нерелевантную информацию.
Интерпретируемость модели: Рассмотрите использование методов, таких как LIME или SHAP, для понимания процесса принятия решений моделью и выявления важных признаков.
Непрерывное улучшение: Регулярно обновляйте и переобучайте модель, чтобы адаптироваться к изменениям в языке социальных сетей и тенденциях в депрессии.
Этические последствия: Будьте внимательны к этическим последствиям использования ИИ для диагностики психического здоровья и рассмотрите потенциальное воздействие на конфиденциальность и благополучие людей.
Учитывая эти факторы, мы можем разработать надежную и этичную систему для обнаружения депрессии по текстам в социальных сетях, что в конечном итоге будет способствовать улучшению результатов в области психического здоровья.
Список литературы:
- LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. 3. Goldberg, Y. (2017). Neural Network Methods for Natural Language Processing. Morgan & Claypool Publishers.
- Silverman, G., Peng, R. Y., & Xu, K. (2020). Detecting Depression from Social Media Text.
- Coppersmith, G., Kalakrishnan, R., & Burkett, D. (2018). Using Machine Learning to Detect Depression from Social Media.
Оставить комментарий