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dc.creatorFontes, Beatriz Gonçalves
dc.date.accessioned2024-03-11T19:37:15Z
dc.date.available2024-03-11T19:37:15Z
dc.date.issued2023-12-22
dc.identifier.citationFONTES, Beatriz Gonçalves. Aplicação de Processamento de Linguagem Natural na identificação de perfis depressivos em mídias sociais. Orientador: Flávio Rosendo da Silva Oliveira. 2023. Artigo (Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Pernambuco - Campus Paulista, Paulista, PE, 2023. 17 p.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifpe.edu.br/xmlui/handle/123456789/1221
dc.description.abstractThe influence of social media on people's mental health is noticeable. With technological advancement and the prevalence of virtual interactions, social relationships began to be mediated by electronic devices, raising concerns about the psychological impacts of these platforms. This work proposes the application of Natural Language Processing techniques to identify possible depressive profiles. 5 classification techniques consolidated in the literature were explored to understand online textual interactions, they are: Logistic Regression; Bernoulli Naïve Bayes; Random Forest; Stochastic Gradient Descent and Multilayer Perceptron. And two textual preprocessing methods: word2vec and Term Frequency-Inverse Document Frequencies. When using techniques such as logistic regression and multilayer perceptron, the results obtained were promising. Both algorithms achieved an F1-score of 79% using the Term Frequency-Inverse Document Frequencies word embedding technique, indicating efficiency in identifying possible depressive profiles. These results show how such technologies can be used as a possible alternative to support social welfare initiatives, with a focus on this topic.pt_BR
dc.format.extent17 p.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
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dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAn error occurred on the license name.*
dc.rights.uriAn error occurred getting the license - uri.*
dc.subjectMídias Sociaispt_BR
dc.subjectSaúde Mentalpt_BR
dc.subjectDepressãopt_BR
dc.subjectAnálise de Sentimentopt_BR
dc.subjectProcessamento de Linguagem Naturalpt_BR
dc.titleAplicação de Processamento de Linguagem Natural na identificação de perfis depressivos em mídias sociais.pt_BR
dc.title.alternativeApplication of Natural Language Processing to identify depressive profiles on social mediapt_BR
dc.typeArticlept_BR
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/6124970668786077pt_BR
dc.contributor.advisor1Oliveira, Flávio Rosendo da Silva
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6828380394080049pt_BR
dc.contributor.referee1Silva, Rodrigo Cesar Lira da
dc.contributor.referee2Cordeiro, Paulo Roger Gomes
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2442224050349612pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7671177677866299pt_BR
dc.publisher.departmentPaulistapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.description.resumoÉ perceptível a influência das mídias sociais na saúde mental das pessoas. Com o avanço tecnológico e a prevalência das interações virtuais, as relações sociais passaram a ser mediadas por dispositivos eletrônicos, suscitando preocupações quanto aos impactos psicológicos dessas plataformas. Este trabalho propõe a aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural para identificar possíveis perfis depressivos. Foram exploradas 5 técnicas de classificação consolidadas na literatura para compreender as interações textuais online, são elas: Logistic Regression; Bernoulli Naive Bayes; Random Forest; Stochastic Gradient Descent e Multilayer Perceptron. E dois métodos de pré-processamento textual: word2vec e Term Frequency-Inverse Document Frequencies. Ao utilizar técnicas como logistic regression e multilayer perceptron, os resultados obtidos revelaram-se promissores. Ambos os algoritmos alcançaram um F1-score de 79% utilizando a técnica de word embedding Term Frequency-Inverse Document Frequencies, indicando uma eficiência na identificação de possíveis perfis depressivos. Esses resultados mostram como tais tecnologias podem ser utilizadas como uma possível alternativa de apoio a iniciativas de bem estar social, com enfoque neste tema.pt_BR


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