Дослідницька група каже, що такі системи можна використовувати по-різному, наприклад, для ранньої
Ми протестували алгоритм на двох великих базахданих та порівняли наші результати з іншими методами виявлення депресії. У всіх випадках нам вдалося перевершити існуючі методи з погляду точності їхньої класифікації.
Абдул Садка, професор та директор Інституту цифрового майбутнього Брунеля
Алгоритм навчили з використанням двох базданих, що містять історію тисяч користувачів Twitter, а також додаткову інформацію щодо психічного здоров'я цих користувачів. 80% інформації в кожній базі даних використовували для навчання бота, а решту 20% потім застосували, щоб перевірити його точність.
Спочатку бот виключає всіх користувачів з меншніж п'ятьма твітами, далі він виправляє орфографічні помилки та скорочення. Потім він враховує 38 різних факторів, таких як використання позитивних та негативних слів, кількість друзів та передплатників, а також кількість смайликів, щоб визначити психічний та емоційний стан користувача.
Команда каже, що така система є потенційноможе сигналізувати про депресію користувача до того, як він опублікує щось у відкритому доступі. Так можна заздалегідь повідомити людину про потенційні проблеми з психічним здоров'ям.
Читати далі:
Усередині Землі є ще «планета»: як вона врятувала життя, що зароджується.
Ядерному синтезу більше не потрібні мільйони градусів: як працює новий метод
Нове дослідження спростовує теорію про передачу світлової енергії