识别抑郁：基于文本的抑郁症检测-源码

简介：
本项目旨在通过分析用户在社交媒体或日记中的文字内容来检测抑郁症迹象。采用机器学习技术，提供开源代码以便研究与应用。 本段落旨在创建一种工具，该工具可以通过分析个人生成的文本来帮助识别患有临床抑郁症的人群。研究表明，在文字创作过程中存在一些特定于抑郁症患者的线索。据称，大约有50-70%意图自杀者被诊断为患有临床抑郁症。 严重的抑郁症状影响着各个年龄段的人们，并且往往未能得到适当的治疗和关注。由于社会对精神健康问题的偏见与误解较多，人们通常难以向亲友承认自己可能感到沮丧或患病。因此，许多人转向互联网寻求帮助和支持，因为网络提供了匿名性和与其他经历类似困扰者交流的机会。 鉴于这些原因，可以假设有大量的数据可供分析并用于机器学习目的。该想法是从专门针对抑郁症的各种论坛中收集数据，并训练一个神经网络模型来识别出受临床抑郁症影响的人们产生的文本特征。目前已经有了一些可靠的数据来源：例如来自英国的抑郁论坛所发布的由Pennebaker等人（2008年）采集的信息资料等。