Математичне та програмне забезпечення системи оцінювання та аналізу рівня депресії в суспільстві

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМаслянко, Павло Павлович
dc.contributor.authorПитайло, Ірина Юріївна
dc.date.accessioned2024-05-29T08:35:04Z
dc.date.available2024-05-29T08:35:04Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДисертацію виконано на 85 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 33 найменувань. У роботі наведено 33 рисунки та 9 таблиць. Актуальність теми. Депресія є одним із найпоширеніших захворювань у світі, яке впливає на якість життя людини і може переходити у хронічну форму. Багато людей ігнорують симптоми депресії і довго не можуть з неї вийти. Тому актуальним є дослідження рівня депресії усього суспільства, визначення основних компонентів депресії для боротьби з нею. Оскільки депресія діагностується індивідуально у лікаря, то для аналізу рівня депресії усього суспільства можна використати дописи у соціальних мережах, які є у відкритому доступі і які можуть бути прив’язані до дати, місцевості, статі людини. Розробка такої модель системи оцінювання рівня депресії в суспільстві може стати аналітичним інструментом для боротьби з депресією. Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є розробка математичного і програмного забезпечення системи аналізу рівня депресії суспільства для боротьби з депресією. Об’єктом дослідження є депресія, види депресії, лінгвістичні маркери депресії, статистичний аналіз текстів. Шкала оцінювання депресії, визначення рівня депресії на основі тексту, обробка природньої мови, математичне представлення тексту, методи класифікації, методи кластеризації, визначення тематики тексту. Лінгвістичний аналіз тексту. Метод опорних векторів, випадковий ліст, метод к-найближчих сусідів, ДБСКАН, нейронні мережі, рекурентні нейронні мережи, трансформери. Методи зменшення розмірності даних, метод головних компонент. Метрики для оцінювання роботи алгоритмів. Точність (accuracy), чутливість (sensitivity), специфічність (specificity), повнота (recall), коефіцієнт чутливості Метьюса (MCC). Предметом дослідження є математичне та програмне забезпечення системи аналізу та оцінювання депресії на основі текстових даних, визначення тематики тексту і подальша кластеризація таких текстів за рівнем депресії та тематикою, на основі машинного навчання. Методи дослідження. Методи векторного представлення тексту, методи класифікації, методи тематичного моделювання, методи кластеризації. Наукова новизна одержаних результатів. Вперше запропоновано модель, яка робить оцінку депресивності суспільства не лише у розрізі наявності депресії, а у розрізі рівня депресії та тематики депресивних текстів. Практична цінність одержаних результатів. На основі запропонованої моделі системи для оцінювання та аналізу рівня депресії в суспільстві зроблено застосунок, який дозволяє робити моніторинг рівня депресії в суспільстві. Апробація результатів дисертації. Основні положення й результати роботи представлено та опубліковано на конференції ПМК 2022. Публікації. - Маслянко П. П. та Питайло І. Ю. (2022). Математичне та програмне забезпечення системи оцінювання та аналізу рівня депресії в суспільстві. ПМК-2022.
dc.description.abstractotherThe thesis is presented in 85 pages, it contains 2 appendices and bibliography of 33 references. 33 figures and 9 tables are given in the thesis. Topic relevance. Depression has become a common mental disorder nowadays which adversely affects quality of life and may become chronic with time. Mayne people tend to ignore depression symptomps which makes it difficult to overcome depression. Therefore, investigation of depression level in society, including investigation of the main depression components, is important for fighting depression. Since depression is diagnosed on an individual-level at doctor’s appointment, society-level depression may be investigated by using posts in social networks which have open access and can contain other important information, such as date of publication, location, and gender. The development of a model for depression level assessment in society can be an analytical tool for depression prevention. Research goal and objectives. The goal of this thesis is to develop software for depression level analysis of society in order to prevent depression. Research object is depression, depression types, linguistic markers of depression, text analysis. Depression scale, text-based depression detection депресія, natural language processing, vector text representation, classification methods, clustering methods, topic modeling methods. Support vector machines, random forest, k-means, DBSCAN, neural networks, recurrent neural networks, transformers. Data reduction methods, PCA. Algorithm metrics. Accuract, sensitivity, specificity, recall, MCC. Предметом дослідження є математичне та програмне забезпечення системи аналізу та оцінювання депресії на основі текстових даних, визначення тематики тексту і подальша кластеризація таких текстів за рівнем депресії та тематикою, на основі машинного навчання. Research methids. Methods of vector representation of text, classification methods, topic modeling methods, clustering methods. Scientific contribution. The model for depression level detection and analysis in society was presented for the first time. Practical value of obtained results. The model presented in this thesis can be used to monitor depression in society. Approbation of thesis results. Basic ideas and results were presented at the conference ПМК 2022. Publications. - Maslianko P. P. and Pytailo I. Y. (2022). Model for depression level detection and analysis in society. ПМК-2022.
dc.format.extent116 с.
dc.identifier.citationПитайло, І. Ю. Математичне та програмне забезпечення системи оцінювання та аналізу рівня депресії в суспільстві : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Питайло Ірина Юріївна. – Київ, 2023. – 116 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/66942
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectдепресія
dc.subjectобробка природної мови
dc.subjectпсихологічне профілювання
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectлінгвістичний аналіз тексту
dc.subjectлінгвістичні маркери депресії
dc.subjectприхована депресія
dc.subject.udc519.688:004.855.5
dc.titleМатематичне та програмне забезпечення системи оцінювання та аналізу рівня депресії в суспільстві
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pytailo_magistr.pdf
Розмір:
5.98 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПМА)
Магістерські роботи