Новая модель на основе машинного обучения способна распознавать признаки депрессии на ранних стадиях исходя из анализа текста человека — например, поста в Twitter.
Модель, которая может точно распознавать «депрессивный стиль использования языка» спроектировали ученые из университета Альберты. Ученые считают, что эта модель необходима, ведь повседневный язык, использующийся, например, в постах в социальных медиа, таит в себе множество лингвистических маркеров, способных многое рассказать о состоянии человека, написавшего текст.
Модель, основанная на машинном обучении, пока что способна разбираться только с текстами на английском языке. Она была натренирована на примерах сообщений пользователей форумов, связанных с депрессией.
Факт связи ментального состояния человека и репрезентации этого состояния в языке, на котором он говорит, известен уже давно. При этом ученые сделали амбициозное заявление о том, что их исследование впервые подтверждает наличие специфических «депрессивных» лингвистических маркеров, которые проявляются в текстах интернет-пользователей. И действительно: до недавнего времени не существовало алгоритмов, способных точно распознавать эти маркеры.
Новая алгоритмическая модель может использоваться в самых разных сферах от распознавания депрессии на ранних стадиях до помощи докторам в мониторинге эффективности терапии пациентов с ментальными особенностями. Ученые также предположили, что их алгоритм может быть интегрирован в чат-ботов, используемых людьми пожилого возраста — так алгоритм сможет определить, есть ли в тексте сообщений, отправляемых людьми старшего поколения, маркеры одиночества и депрессивного состояния.
фото: Pixabay/CC0 Public DomainЭто новость от журнала ММ «Машины и механизмы». Не знаете такого? Приглашаем прямо сейчас познакомиться с этим удивительным журналом.