Ranking Suicidal Comments on Reddit
Descripción del Articulo
The project focuses on the development of a Natural Language Processing (NLP) algorithm designed to detect suicidal comments on the Reddit platform and subsequently perform a negative sentiment analysis for the purpose of providing support to users who may be at risk of suicide. To achieve this goal...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad La Salle |
| Repositorio: | Revistas - Universidad La Salle |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/123 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/123 https://doi.org/10.48168/innosoft.s15.a123 https://purl.org/42411/s15/a123 https://n2t.net/ark:/42411/s15/a123 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | BERT classification depression NLP suicide clasificación depresión suicidio |
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Ranking Suicidal Comments on RedditClasificación de comentarios suicidas en RedditHurtado Cruz, Aron JosueTtito Campos, Isabel KarinaBERTclassificationdepressionNLPsuicideBERTclasificaciónNLPdepresiónsuicidioThe project focuses on the development of a Natural Language Processing (NLP) algorithm designed to detect suicidal comments on the Reddit platform and subsequently perform a negative sentiment analysis for the purpose of providing support to users who may be at risk of suicide. To achieve this goal, the project combines concepts and techniques from artificial intelligence, natural language processing and psychology/psychiatry. To evaluate the efficiency of the project we applied the F1 metric obtaining a fairly acceptable result with respect to a textual classification.El proyecto se enfoca en el desarrollo de un algoritmo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) diseñado para detectar comentarios suicidas en la plataforma Reddit y posteriormente realizar un análisis de sentimientos negativos con el propósito de brindar apoyo a los usuarios que puedan encontrarse en riesgo de suicidio. Para lograr este objetivo, el proyecto combina conceptos y técnicas de inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural y psicología/psiquiatría. Para evaluar la eficiencia del proyecto aplicamos la métrica F1 obteniendo un resultado bastante aceptable respecto a una clasificación textual.Universidad La Salle2024-03-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionJournal paperArtículos originalesapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/123https://doi.org/10.48168/innosoft.s15.a123https://purl.org/42411/s15/a123https://n2t.net/ark:/42411/s15/a123Innovation and Software; Vol 5 No 1 (2024): March - August; 59-68Innovación y Software; Vol. 5 Núm. 1 (2024): Marzo - Agosto; 59-682708-09352708-0927https://doi.org/10.48168/innosoft.s15https://purl.org/42411/s15https://n2t.net/ark:/42411/s15reponame:Revistas - Universidad La Salleinstname:Universidad La Salleinstacron:USALLEspahttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/123/197https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/123/198Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/1232025-07-03T08:02:20Z |
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