Identificación de ideas suicidas en textos mediante aprendizaje semisupervisado
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1321Palabras clave:
Análisis de Emociones, Ideación Suicida, Salud MentalResumen
Objetivo: Mejorar el desempeño del modelo Boamente utilizando métodos de aprendizaje semi-supervisado para la identificación de ideación suicida en textos no clínicos escritos en portugués brasileño. Método: Se recolectaron nuevos datos y se aplicaron diferentes métodos de aprendizaje semisupervisado con énfasis en el análisis de emociones para mejorar el modelo existente. Resultados: Los resultados mostraron una mejora de entre el 2,39% y el 4,30% en la métrica de precisión en comparación con el modelo original, siendo el método de aprendizaje autosupervisado el que obtuvo el mejor rendimiento. Conclusión: La aplicación de métodos de aprendizaje semisupervisado mejoró el rendimiento del modelo Boamente para identificar la ideación suicida. Este estudio contribuye, por tanto, al desarrollo de una herramienta más eficaz para los profesionales de la salud mental en la prevención del suicidio, ayudándoles a tomar decisiones más asertivas en el seguimiento de sus pacientes.
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