RUD+:Rescue Using Detection

이 프로젝트는 정신건강에 대한 관심도가 높아짐에 따라 진행하게 된 프로젝트입니다.
현재 관련 건강서비스 이용 시, 많은 사람들의 선입견을 피할 수 없습니다.
그 결과로 낮은 정신건강치료 서비스 이용율이 낮아지는 것을 깨달았습니다.
이러한 현실을 탈피해 보고자 해당 서비스를 기획하였습니다.

• 접근성을 높여 조기 진단 및 치료 연결이 가능하도록 하는 서비스
• 적어도, 현재 나를 괴롭히는 키워드가 무엇인지 알 수 있도록 도와주는 서비스

ver_1 : submit ver.

• Data 🧷Link

  

  • 232074 rows x 2 columns (dtypes: str)
    • target 1 : suicide
    • target 0 : non-suicide

• Visualization

• Model

  • classification model : building model using LSTM, dropout
    

    -> 불안정: ver_2 개발 이유
    

    target을 기준으로 label 1은 심각하게 우울한 사람, label 0은 경미한 상태의 우울한 사람으로
    target을 판단하여 LSTM을 이용하여 점수화 시키고자 했으나 모델을 훈련시키기에 정보가 너무 부족(feature 2개)하다고 판단
    

  • keyword model : import library using keyBERT

    • 실시간으로 예측 시, 좀 더 빠르게 작동할 수 있는 모델

ver_2 : model change __ this is current version

• Model
  • sentiment analysis : nltk vader 이용
    • 사용이유 : 문장 그대로인 상태로 감정점수를 매김.
      feature를 기반으로 예측하는 것보다 신뢰도가 높다고 판단
  • keyword model : import library using keyBERT
• Web
  • flask
  • html
• Play

ver_3 : imporve the project

• topic model experiment
  • LSA
  • LDA
  • keyBERT
  • BERTopic
  • combinend topic model
• sentiment analysis for classification

plan to

• apply korean
• deploy