Estimation of depression level from text: symptom-based approach, external knowledge, dataset validity

Depressioon on üks levinumaid vaimse tervise häireid kogu maailmas, mis võib põhjustada funktsioneerimise langust ja suurendada suitsiidiriski. Hiljutine COVID-19 pandeemia on tõstnud depressiooni sagedust kogu maailmas. Lisaks takistavad stigma ja piiratud juurdepääs ravile paljudel inimestel õige diagnoosi saamist ja ravi. Varasemad uuringud on leidnud, et depressioonis inimeste sõnavara erineb ilma depressioonita inimeste omast. Näiteks kalduvad depressioonis inimesed kasutama rohkem negatiivseid või emotsionaalseid sõnu. Viimasel ajal on välja töötatud tehisnärvivõrgumudeleid, mis suudavad teksti alusel depressiooni esinemist tuvastada. Siiski on enamik teadlasi käsitlenud depressiooni tuvastamist lihtsa klassifitseerimisülesandena, kus on ainult kaks võimalikku väljundit: kas on depressioon või mitte. Samas võivad kahel depressioonis inimesel ilmneda erinevad sümptomid. Näiteks ühel inimesel võib esineda unetus ja keskendumisraskused, samas kui teine võib kannatada isumuutuste ja madala enesehinnangu all. Need inimesed vajaksid erinevat ravi, mistõttu on info sümptomite kohta hädavajalik. Käesolevas töös arendati välja tehisnärvivõrgumudel, mis ennustab depressiooni sümptomeid teksti alusel. Tulemused näitasid, et sümptomite alusel depressiooni ennustamine andis paremaid tulemusi kui lihtne ainult diagnostilist staatust ennustav klassifitseerija, andes samal ajal ka üksikasjalikumat infot. Ennustustulemusi parandas veelgi meelsus- ja emotsioonileksikonidest pärit välise info mudelisse lisamine. Selleks kasutati lihtsat, kuid tõhusat lähenemist, mis märgib ära leksikonides esinevad sõnad tekstis. Lisaks, töötades sotsiaalmeedia päritolu andmestikuga selgusid probleemid sümptomite märgenduste kvaliteediga. Seetõttu märgendati osa sellest andmestikust uuesti vaimse tervise spetsialisti abiga, näidates sümptomite kliiniliste definitsioonide järgmise ja selgete märgendamisjuhiste rakendamise olulisust.

Grantor dc:publisher

Tartu Ülikooli Kirjastus

Year dc:date.issued

2024

Author dc:creator

• Milintsevich, Kirill

Advisors dc:contributor.advisor

• Sirts, Kairit, juhendaja
• Dias, Gaël, juhendaja

Statement dc:rights

• Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estonia

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/

Language dc:language.iso

en

Identifier

hdl:10062/106041

OAI record oai:identifier

http://dspace.ut.ee/oai/request?verb=GetRecord&metadataPrefix=dim&identifier=oai%3Adspace.ut.ee%3A10062%2F106041