| Revista: | Innovación y software |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000545497 |
| ISSN: | 2708-0935 |
| Autores: | Aleman-Zambrano, Guillermo José1 Del Carpio-Lazo, Marvik Irzovic1 Mendiguri-Chávez, Daniel Gustavo1 Vilchez-Silva, Daniela Carolina1 Tejada Toledo, Franco Eduardo1 |
| Instituciones: | 1Universidad La Salle, Arequipa. Perú |
| Año: | 2023 |
| Volumen: | 4 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 6-24 |
| País: | Perú |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Resumen en inglés | Today there are many signs of depression, as well as many suicide attempts caused by this emotional disorder, and this is reflected mostly on social networks, mainly on Twitter. For this reason, it is important for specialists and organizations seeking to safeguard people's lives to use software tools to address this problem. For this, in this work a web tool called "UBDevs-Depression-Classifier" is proposed, that allows you to automatically obtain and classify tweets for a specific topic. A greater emphasis was placed on tweets related to COVID-19in the years 2020-2021 the world experienced a pandemic that increased cases of depression in many places. This research proposal focuses on the use of a model based on NLP (Natural Language Processing) for the classification of Tweets in order to find those that incite depression or imply that users are in a bad mood, all this in order to maintain the mental and physical health of the users of this platform. There are several models that are used as a basis for NLP projects, however, at present BERT has proven to be one of the most efficient, so we selected it for the development of our proposal. To evaluate the efficiency of the project we applied the F1 metric obtaining a value of 0.8806, a quite acceptable result with respect to a textual classification. |
| Resumen en español | Hoy en día existen muchos indicios de depresión, así como muchos intentos de suicidio causados por este trastorno emocional, esto se ve reflejado mayormente en redes sociales principalmente en Twitter. Por ello, es importante que los especialistas y organizaciones que busquen salvaguardar la vida de las personas, utilicen herramientas de software que permitan abordar este problema. Para ello, en este trabajo se propone una herramienta web llamada "UBDevs-Depression-Classifier" que permite clasificar y obtener tweets de forma automática por algún tema específico. Se puso un mayor énfasis a tweets relacionados con el COVID-19 debido a que en los años 2020-2021 en el mundo se vivió una pandemia que incrementó los casos de depresión en muchos lugares. Esta propuesta de investigación se centra en la utilización en un modelo basado en NLP (Natural Language Processing) para la clasificación de Tweets con el fin de encontrar aquellos que inciten a la depresión o den a entender que los usuarios se encuentren en un mal estado de ánimo, todo ello con el fin de mantener la salud mental y física de los usuarios de esta plataforma. Existen varios modelos usados como base para proyectos de NLP, sin embargo, en la actualidad BERT ha demostrado ser uno de los más eficientes por ello lo seleccionamos para el desarrollo de nuestra propuesta. Para evaluar la eficiencia del proyecto aplicamos la métrica F1 obteniendo un valor de 0.8806, resultado bastante aceptable respecto a una clasificación textual. |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Clasificación de depresión, clasificación de texto, procesamiento de lenguaje natural, BERT, redes sociales, Inteligencia artificial |
| Keyword: | Depression classification, text classification, natural language processing, BERT, social networks |
| Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) Texto completo (Ver HTML) |
