文献

J-GLOBAL ID：202202215288269008   整理番号：22A1105662

精神衛生のための予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Predictive Analysis Model for Mental Health

著者 (5件)： Rehman Fazal (Department of Information Science and Engineering, Nitte Meenakshi Institute of Technology, Bengaluru, India) ,  Lakshmi M. (Department of Information Science and Engineering, Nitte Meenakshi Institute of Technology, Bengaluru, India) ,  Aditya Shastry K. (Department of Information Science and Engineering, Nitte Meenakshi Institute of Technology, Bengaluru, India) ,  Ismail Syed (Department of Information Science and Engineering, Nitte Meenakshi Institute of Technology, Bengaluru, India) ,  Irshad Wasif (Department of Information Science and Engineering, Nitte Meenakshi Institute of Technology, Bengaluru, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1420  ページ： 749-760  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 7,4億人の人口を持つ今日の世界において,人々は300百万人がうつ病に悩まされているソーシャルメディアを使用している。自殺は,しばしばうつ病によりもたらされる15~29歳の年齢群の間の死亡の重要な理由である。人々の精神衛生は, wing因子であり,時には,うつ病につながり,少数の場合,人々は劇的な段階を取る可能性がある。本研究の目的は,ユーザの説明,事前処理データからのツイートとポストを抽出することにより,ソーシャルメディアから集められたTwitterとReddit情報に関する「デプレッション解析」を行い,そのマイクロブログに基づく人の感情傾斜を計算するために,語彙と人工辞書ルールを用いて提案された感情分析方法を適用することにより,それを分析することである。したがって,VADERと感情強度分析器(SIA)を用いて,著者らは,ポストの感情と強度を分析し,正,負,および中立の程度を予測する。さらに,20のクラスグループ/ターゲット名と18000の記録から成るNaive Bayes分類器を適用して,ポストのグループを予測した。したがって,著者らのモデルは,メンタルヘルスを追跡および分析するための統一インタフェイスを提供することを目的とする。結果は,”Naive Bayes”(NB)分類器が”k-Nearest Networ”(k-NN),”Support Vector Mechn”(SVM)および”Decision Tree”(DT)より良好に機能することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 感情 ,  自動分類 ,  不況 ,  前処理 ,  記録 ,  語彙 ,  分析機器 ,  うつ病 ,  *精神衛生 ,  インタフェイス ,  辞書 ,  情報メディア ,  Web【情報システム】 ,  機械学習 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： ソーシャルメディア ,  ツイッター ,  Naive Bayes ,  マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機械学習 ,  感情分析 ,  ソーシャルメディア抽出 ,  予測

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (2件)： 精神衛生 ,  予測モデル