Prueba tu estabilidad empcional
Comprobador del índice de depresión de un texto.
En este proyecto tu texto pasara a través de una serie de procesos primero por una limpieza, pasador a una matriz de tokens y establecer una relación de embbedings para finalmente ser pasado por un modelo predictivo entrenado con csv de varios GB de datos para predecir el estado emocional de la persona que ha escrito este texto.
Modelo Entrenado
Modelo de predicción +Modelo de Clasificación
Procedimiento
Se entrenaron dos modelos de clasificación binaria para la detección de indicadores depresivos en texto. Ambos resuelven el mismo problema, pero utilizan distintos algoritmos de aprendizaje automático, lo que permite comparar su rendimiento y comportamiento.
[ Qué esperar ]
Evaluate
El sistema analiza textos escritos por el usuario y evalúa si contienen indicadores asociados a estados depresivos. Para ello, se aplica un proceso de limpieza del texto y un modelo de clasificación entrenado con publicaciones reales de Reddit.
Goal Set
El proyecto tiene como objetivo aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para clasificar textos, comparar distintos modelos de clasificación y analizar su rendimiento en la detección de indicadores depresivos.
Grow
Este sistema puede ampliarse en el futuro incorporando modelos más avanzados, explicaciones más detalladas de los resultados o nuevos conjuntos de datos, con el objetivo de mejorar la precisión y la utilidad del análisis.