Author:
,Sánchez Pineda Cristian Giovanny,Jaramillo Valbuena Sonia, ,Triviño Jorge Iván,
Abstract
La depresión, uno de los trastornos mentales más prevalentes en la sociedad actual, ejerce un impacto negativo significativo en la calidad de vida de las personas que la padecen. La Organización Mundial de la Salud (OMS) la reconoce como una causa fundamental de discapacidad a nivel global. Los afectados experimentan una gama de emociones desafiantes, tales como soledad, tristeza, desesperanza y pensamientos suicidas, entre otros. En la investigación de problemas de salud mental, se han empleado técnicas de aprendizaje de máquina tanto supervisadas como no supervisadas para discernir tendencias y patrones a partir de conjuntos de datos y corpus relacionados. Este artículo presenta la aplicación de dos enfoques de Redes Neuronales: una Red Neuronal Convolucional Profunda y una Red Neuronal Recurrente. Estas se valen de BERT y TextVectorization, respectivamente, como métodos de tokenización. Los resultados derivados del proceso de modelado revelaron una exactitud cercana al 70% al emplear la Red Neuronal Recurrente.
Publisher
Fondo Editorial de la Universidad Nacional Experimental Sur del Lago, Jesús María Semprum (UNESUR)