Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Herculano, Ayrton Douglas Rodrigues |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ifpb.edu.br/jspui/handle/177683/3844
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Resumo: |
Transtornos mentais, tais como ansiedade e depress?o, s?o caracterizados por causar dist?rbios significativos na cogni??o e regula??o emocional de uma pessoa. Particularmente, a depress?o vem sendo alerta de preocupa??o pela Organiza??o Mundial de Sa?de diante de sua crescente expans?o em escala mundial. Al?m de minar a autoestima do ser humano, em casos mais graves, esse transtorno pode levar ? morte. As redes sociais v?m se tornando um espa?o cada vez mais convidativo para que usu?rios com tend?ncia depressiva possam expor seus sentimentos por meio de postagens. Pesquisas para detec??o de ind?cios de depress?o em redes sociais no idioma portugu?s brasileiro ainda s?o escassas, tendo em vista que a maioria dos trabalhos na literatura se concentra em solu??es para o idioma ingl?s. Neste panorama, esta disserta??o de mestrado prop?e uma abordagem para classificar postagens de redes sociais no idioma portugu?s brasileiro com tend?ncias depressivas. A abordagem apoia-se na constru??o de um modelo de linguagem pr?-treinado denominado DepreBERTBR, baseado no modelo de linguagem BERT, focado no dom?nio da depress?o para o idioma portugu?s brasileiro. Com o conhecimento adquirido durante o pr?-treinamento, a partir de um corpus constru?do com postagens extra?das de subcomunidades do Reddit ligadas a transtornos mentais, o DepreBERTBR foi ajustado para a tarefa de classifica??o de textos considerando tr?s graus de depress?o: ausente, moderado ou grave. Como resultado, o DepreBERTBBR alcan?ou um valor m?dio de 0,87 para F1-score, considerando uma valida??o cruzada com 10 dobras, demonstrando que o modelo desenvolvido foi eficaz em classificar, de acordo com o grau de depress?o, textos de postagens do Reddit com teor depressivo no idioma portugu?s do Brasil, em compara??o a outros modelos de linguagem no idioma portugu?s do Brasil, mostrando-se ser bastante competitivo para tarefas de classifica??o e, em especial, para detectar ind?cios de depress?o. |
