Análisis de rasgos lingüísticos con técnicas de procesamiento del lenguaje natural en la detección temprana de depresión
Palabras clave:
detección temprana de depresión, representación de documentos, , incrustaciones de palabras, métrica ERDEResumen
El desarrollo de métodos computacionales que utilizan información de la Web para la detección temprana de riesgos es un área de investigación socialmente relevante, científicamente atractiva y actualmente en pleno crecimiento. La depresión es uno de los trastornos mentales más frecuentes a nivel mundial y con alta incidencia de suicidio en los casos más severos. Por lo tanto, su detección temprana podría derivar en un tratamiento a tiempo e incluso salvar vidas. En este trabajo, se analiza la relación que existe entre los modelos computacionales que permiten la detección automática de depresión y las propiedades lingüísticas del texto escrito por personas que experimentan la enfermedad. Se utilizan representaciones textuales que forman parte del estado del arte en clasificación de documentos y que cubren aspectos lingüísticos, sintácticos y semánticos. Los resultados obtenidos con clasificadores estándares indican que las incrustaciones de palabras capturan información precisa para detectar indicios de depresión de forma rápida y segura.
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