감정 인공지능을 이용한 우울증 탐지

우울증은 정신 건강 문제의 주요 원인으로, 조기 사망 위험을 증가시키는 것으로 알려져 있습니다. 또한, 이는 자살 사고의 주요 원인이며 일상 생활에 상당한 손상을 초래합니다. 감정 인공지능은 감정 탐지 분야, 특히 텍스트 마이닝 분야에서 진행 중인 연구의 한 분야입니다. 인터넷 기반 미디어 출처의 출현으로 텍스트와 이미지의 감정 분석을 위한 사용자 데이터가 상당히 많이 확보되었습니다. 본 논문은 우울증에 초점을 맞춰 트위터 피드를 사용하여 감정 분석을 수행하기 위해 자연어 처리 기술을 적용하는 것을 목표로 합니다. 개별 트윗은 우울증 경향을 탐지하기 위한 curated 단어 목록을 기반으로 중립적이거나 부정적으로 분류됩니다. 클래스 예측 과정에서 서포트 벡터 머신과 나이브 베이즈 분류기가 사용되었습니다. 결과는 F1 점수, 정확도 및 혼동 행렬을 포함한 주요 분류 메트릭스를 사용하여 제시되었습니다.