Дослідження алгоритмів нейронних мереж для розпізнавання ментальних розладів людини за текстом

Abstract

Мета роботи – дослідити алгоритми нейронних мереж для розпізнавання ментальних розладів людини за тестом. У роботі проведено порівняльний аналіз найсучасніших архітектур нейронних мереж, в результаті якого визначено ефективність роботи з текстовими даними для виявлення ментальних розладів людини. У роботі було розроблено гібридний підхід та проаналізовано його роботу на тестових наборах даних. Було проведено аналіз між існуючими роботами та створеним підходом. У якості методів розробки та аналізу була використана мова програмування Python, фреймворк для розробки нейроних мереж Keras, середа розробки Jupyter Notebook