
본 연구는 다중 모달 객체 지향 그래프 주의 모델(MOGAM)을 제안하여 유튜브 브이로그에서 우울증 및 고위험 우울증 상태를 효과적으로 탐지할 수 있음을 보여줍니다.


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우울증 환자의 증상 및 패턴 탐지를 위한 다중 모달 객체 지향 그래프 주의 모델



소셜 미디어 데이터 분석을 통해 우울증 위험군을 자동으로 식별하는 기계 학습 기반 프레임워크를 제안합니다.



우울증 증상의 자동 스크리닝: 로마자 신할라어 트위터 분석



대규모 언어 모델(GPT-3.5 Turbo 1106, LLaMA2-7B)을 정교하게 fine-tuning하여 소셜 미디어 데이터에서 우울증을 정확하게 탐지할 수 있다.



우수한 대규모 언어 모델을 활용한 소셜 미디어 상의 우울증 탐지 향상
