Ranking de usuarias de Reddit aplicando Modelos de Relevancia para trastornos depresivos
Ver/ abrir
Use este enlace para citar
http://hdl.handle.net/2183/31267
A non ser que se indique outra cousa, a licenza do ítem descríbese como Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
Coleccións
Metadatos
Mostrar o rexistro completo do ítemTítulo
Ranking de usuarias de Reddit aplicando Modelos de Relevancia para trastornos depresivosAutor(es)
Director(es)
Barreiro, ÁlvaroPérez Vila, Miguel Anxo
Data
2022Centro/Dpto/Entidade
Enxeñaría informática, Grao enDescrición
Traballo fin de grao. Enxeñaría Informática. Curso 2021/2022Resumo
[Resumo] Os trastornos depresivos conforman un dos grupos de enfermidades máis comúns no mundo.
Se ben é certo que existen tratamentos eficaces, ben por falta de recursos, ben polo estigma
aínda a día de hoxe asociado, en moitas ocasións as consecuencias para quen padece este tipo
de trastornos son devastadoras. Sabendo que a linguaxe manifestada polas persoas que
sofren este tipo de enfermidades pode amosar evidencias da súa saúde mental, o obxectivo
deste proxecto é explotar as posibilidades dos Modelos de Linguaxe baseados na Relevancia
para seren aproveitados de cara á detección temperá. En concreto, tomando como punto de
partida coleccións CLEF eRisk, búscase construír vocabularios de depresión. Estes vocabularios
identifican termos de peso e relevancia en persoas con tendencias depresivas, e deben
ser sometidos ás pertinentes fases de avaliación e comparación respecto a outros lexicóns validados.
Complementariamente, preténdese ser quen de realizar ranking de suxeitos, isto é,
a partires de textos escritos por unha serie de persoas, establecer unha ordenación para as
mesmas en función do posible grao de depresión. Para a xestión do proxecto, utilizouse unha
metodoloxía áxil, de modo que fose posible adaptar o proxecto en función dos resultados obtidos
na experimentación. Conseguíronse resultados satisfactorios, especialmente en canto
ao ranking, así como tamén se pautaron novas vías para a experimentación e ampliación. [Abstract] Depressive disorders are one of the most common groups of illnesses in the world. Although
it is true that effective treatments exist, either due to the lack of resources or the
stigma that is still associated, in many cases the consequences for those suffering from this
type of disorders are devastating. Knowing that the language manifested by people suffering
from this type of diseases can denote evidence of their mental health, the aim of this project
is to exploit the possibilities of Relevance-Based Language Models to be used for early detection.
Specifically, taking CLEF eRisk collections as a starting point, the goal is to build
depression vocabularies. These vocabularies identify terms of weight and relevance in people
with depressive tendencies, and must undergo phases of evaluation and comparison with
other validated lexicons. In addition, we focus in being able to perform ranking, i.e., from
texts written by a number of people, to establish a ranking for them according to the possible
degree of depression. For the management of the project, an agile methodology has been
used, so that it has been possible to adapt the project according to the results obtained in the
experimentation. Satisfactory results have been achieved, especially in terms of ranking, as
well as new avenues for experimentation and expansion have been set.
Palabras chave
Recuperación da Información
Modelos de Relevancia
Trastornos depresivos
Depresión
CLEF eRisk
Lexicón
Vocabulario
Reddit
Ordenación
Avaliación
Modelos de Relevancia
Trastornos depresivos
Depresión
CLEF eRisk
Lexicón
Vocabulario
Ordenación
Avaliación
Dereitos
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)