Нейросеть для автоматического выявления признаков депрессии на основе анализа социальных медиа-данных

В статье представлен обзор нейросети, разработанной сотрудниками Пенсильванского университета, которая выявляет наличие депрессии. Представлены результаты исследования, проведенного сотрудниками университета, которые помогли определить эмоциональное состояние пациентов с депрессивным расстройством. Рассмотрены программные методы реализации нейросети, а именно метод логистической регрессии. Обсуждается социально-прикладное значение нейросети для общества. 

1. Johannes C. Eichstaedt, Robert J. Smith, Raina M. Merchant. Facebook language predicts depression in medical records. URL: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1802331115 (дата обращения: 27.03.2023)

2. Han Tian, Zhang Zhu & Xu Jing. Deep learning for Depression Recognition from Speech. URL:  https://link.springer.com/article/10.1007/s11036-022-02086-3 (дата обращения: 27.03.2023)

3. Нейронная сеть диагностирует депрессию по постам на Facebook. URL: https://neurohive.io/ru/novosti/nejronnaja-set-diagnostiruet-depressiju-po-postam-na-facebook/ (дата обращения: 27.03.2023)

4. Хильбе, Джозеф М. (2009). Модели логистической регрессии. Чепмен и Холл/CRC Press. 2016.

5. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 c.