Análise de técnicas de PLN e machine learning na detecção de Indícios de depressão
Tipo
TCC
Data de publicação
2022-12-09
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Jordan, Dyonathan
Cesar, Victor
Carmo, Lucas do
Cesar, Victor
Carmo, Lucas do
Orientador
Cunha, Daniela V.
Título da Revista
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Membros da banca
Programa
Resumo
À medida que o desenvolvimento social e tecnológico avança,
aumentam os casos diagnosticados de depressão e transtorno de ansiedade.
Sendo assim, o presente estudo propõe desenvolver uma fundamentação em um
cenário de análise de tweets com indícios depressivos, realizando predições
com objetivo de detectar outros tweets que os possuam, e evidenciar a
relevância das técnicas de Machine Learning e PLN. Foi possível definir que
os algoritmos de ML que se sobressaíram foram o Random Forest e a Regressão
Logística, e visualizar que neste cenário, a escolha de um algoritmo de extração
de features foi inconclusiva, devido aos resultados semelhantes obtidos
utilizando o Bag-Of-Words e o TF-IDF.
Descrição
Palavras-chave
machine learning , processamento de linguagem natural , algoritmos de machine learning , extração de features