Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.569-570
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Development of an Text Emotion Classification Model for Assisting Depression Screening

우울증 검진 보조를 위한 텍스트 감정 분류 모델 개발

  • Chang-Hyun Jung (Dept. of Computer Science, Chosun University) ;
  • Sung-Joong Seol (Dept. of Computer Science, Chosun University) ;
  • Jae-Hyuk Lee (Dept. of Computer Science, Chosun University) ;
  • Ji-Hoo Lim (Dept. of Computer Science, Chosun University) ;
  • Keun-Chang Kwak (Dept. of Computer Engineering, Chosun University)
  • 정창현 (조선대학교 컴퓨터통계학과) ;
  • 설성중 (조선대학교 컴퓨터통계학과) ;
  • 이재혁 (조선대학교 컴퓨터통계학과) ;
  • 임지후 (조선대학교 컴퓨터통계학과) ;
  • 곽근창 (조선대학교 전자공학부)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

본 연구는 감정 분류에 중점을 둔 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. KoBERT(Korean Bidirectional Encoder Representations from Transformer) 모델을 활용하여 사용자가 입력한 텍스트를 분석하고 감정 상태를 분류한다. 특히 우울증과 같은 특정 감정을 분류하며, 필요 시 관련 정보를 제공하는 데 중점을 두고 있다. 테스트 결과, Test Accuracy는 0.67, F1-Score는 0.69로 기존 연구보다 향상된 성능을 보였다. 이 모델은 내담자의 감정 분석을 통해 정신건강의학과 전문의의 우울증 진단을 보조하는데 기여한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2024년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 지원을 받아 수행된 AI 헬스케어 융합대학 사업 연구임.

References

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