deproberta-large-depression
rafalposwiata
Clasificación de texto
Modelo DepRoBERTa ajustado para detectar el nivel de depresión como no depresión, moderado o severo, basado en publicaciones en redes sociales en inglés. El modelo fue parte de la solución ganadora para la tarea compartida de detección de signos de depresión a partir de texto en redes sociales en LT-EDI-ACL2022. Más información se puede encontrar en el siguiente artículo: OPI@LT-EDI-ACL2022: Detecting Signs of Depression from Social Media Text using RoBERTa Pre-trained Language Models.
Como usar
Si utiliza este modelo, por favor cite:
@inproceedings{poswiata-perelkiewicz-2022-opi,
title = "{OPI}@{LT}-{EDI}-{ACL}2022: Detecting Signs of Depression from Social Media Text using {R}o{BERT}a Pre-trained Language Models",
author = "Po{\'s}wiata, Rafa{\l} y Pere{\l}kiewicz, Micha{\l}",
booktitle = "Proceedings of the Second Workshop on Language Technology for Equality, Diversity and Inclusion",
month = may,
year = "2022",
address = "Dublin, Ireland",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2022.ltedi-1.40",
doi = "10.18653/v1/2022.ltedi-1.40",
pages = "276--282",
}
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Compatibilidad con transformers
- Compatibilidad con PyTorch
- Compatibilidad con safetensors
- Modelo de lenguaje preentrenado RoBERTa
- Detección de depresión
Casos de uso
- Detección de signos de depresión a partir de textos en redes sociales
- Monitorización de la salud mental en plataformas de redes sociales
- Análisis de sentimientos orientado a la salud mental