2018
DOI: 10.1007/978-3-319-89656-4_11
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Analysis of Social Media Posts for Early Detection of Mental Health Conditions

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“…Os usuários foram extraídos do conjunto de 180 usuários (90 depressivos e 90 não depressivos) que foram detectados por um grupo de psicólogos em [30]. [24] IBK, J48, SMO; PART Twitter Automática - [25] PLN; SVM; Random Forest Reddit Manual - [26] PLN juntamente com Lexicos Fórum de discussão PTT Manual - [27] CNN; NB; KNN Notas escritas em Árabe Manual - [28] PLN juntamente com LDA Twitter e blogs de depressão Automática - [29] SVM; LIWC Twitter Manual -…”
Section: Resultados E Discussõesunclassified
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“…Os usuários foram extraídos do conjunto de 180 usuários (90 depressivos e 90 não depressivos) que foram detectados por um grupo de psicólogos em [30]. [24] IBK, J48, SMO; PART Twitter Automática - [25] PLN; SVM; Random Forest Reddit Manual - [26] PLN juntamente com Lexicos Fórum de discussão PTT Manual - [27] CNN; NB; KNN Notas escritas em Árabe Manual - [28] PLN juntamente com LDA Twitter e blogs de depressão Automática - [29] SVM; LIWC Twitter Manual -…”
Section: Resultados E Discussõesunclassified
“…al [15] disponibiliza sua base de dados por meio da API 1 . A base de dados utilizada pelos estudos [23] e [25] está disponível para fins de pesquisa sob contratos de adequação de usuário 2 .…”
Section: • Rotulação Automáticaunclassified
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