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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 59 - 67 (9page)
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Abstract: Mental health problems leading to depression have become a critical concern due to the growing engagement of people on social media platforms. Several past approaches have been implemented by analyzing the pattern and behaviour of the posts by users on social networking sites. This research study proposed a system for predicting users who may be depressed, based on the characteristics of users who is already affected. A combination of both the tweet-level and the user-level architecture was used to generate a more robust and reliable system where semantic embeddings trained from advanced neural networks were adopted under the tweet-level. SVM with Word2Vec and TF-IDF has been used and yielded an accuracy of 98.14% and recall of 95.63%.
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장현수 / 2009 / 감성 시스템을 이용한 지능형 NPC Agent 구현 / 한국컴퓨터게임학회논문지 (16):63~68
김유철 / 2018 / Predicting Game Results using Machine Learning -MMORPG TERA : Focusing on the Rikanor Arena / 한국컴퓨터게임학회논문지 31(1):63~69
Tadesse, Michael M. / 2019 / Detection of depression-related posts in reddit social media forum / IEEE Access 7:44883~44893
Shen, Judy Hanwen / 2017 / Detecting anxiety through reddit / Proceedings of the Fourth Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology—From Linguistic Signal to Clinical Reality :58~65
Park, Albert / 2018 / Harnessing Reddit to understand the written-communication challenges experienced by individuals with mental health disorders: Analysis of texts from mental health communities / Journal of medical Internet research 20(4):e121
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