Tyrėjų komanda teigia, kad tokias sistemas būtų galima naudoti įvairiais būdais, pavyzdžiui, anksti
Algoritmą išbandėme dviejose didelėse duomenų bazėseduomenis ir palygino mūsų rezultatus su kitais depresijos nustatymo metodais. Visais atvejais galėjome pranokti esamus metodus jų klasifikavimo tikslumu.
Abdul Sadka, Brunelio skaitmeninių ateities instituto profesorius ir direktorius
Algoritmas buvo apmokytas naudojant dvi duomenų bazesduomenis, kuriuose yra tūkstančių „Twitter“ vartotojų istorija, taip pat papildomos informacijos apie šių vartotojų psichinę sveikatą. 80% kiekvienos duomenų bazės informacijos buvo naudojama robotui apmokyti, o likusieji 20% buvo naudojami jo tikslumui patikrinti.
Pirma, robotas pašalina visus vartotojus, turinčius mažiau neinei penkis tviterius, tada jis ištaiso rašybos klaidas ir santrumpas. Tada atsižvelgiama į 38 skirtingus veiksnius, tokius kaip teigiamų ir neigiamų žodžių vartojimas, draugų ir sekėjų skaičius bei jaustukų skaičius, siekiant nustatyti vartotojo psichinę ir emocinę būseną.
Komanda teigia, kad tokia sistema gali būti sukurtagali reikšti, kad naudotojas yra prislėgtas prieš ką nors paskelbdamas viešai. Tai gali padėti iš anksto informuoti asmenį apie galimas psichikos sveikatos problemas.
Skaityti daugiau:
Žemėje yra dar viena „planeta“: kaip ji išgelbėjo gimstančią gyvybę
Branduolio sintezei nebereikia milijonų laipsnių: kaip veikia naujasis metodas
Naujas tyrimas paneigia šviesos energijos perdavimo teoriją