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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이건주 (성균관대학교) 오하영 (성균관대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제3호
발행연도
2023.3
수록면
328 - 336 (9page)
DOI
10.6109/jkiice.2023.27.3.328

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우울장애는 일상 기능의 저하, 반복적인 죽음에 대한 생각 등을 야기하는 질환이다. 미국 정신의학회에서 공식적으로 사용하는 정신 장애 진단 및 통계 편람 5판(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders Fifth Edition, DSM-5)에서는 우울장애 진단 기준을 9가지로 설정하였다. DSM-5는 한국에서도 마찬가지로 우울장애를 진단하는데 사용되는데, 정신과 의사를 비롯한 전문 인력의 부족, 우울장애에 대한 부정적인 사회적 인식은 피상담자로 하여금 우울 장애를 치료받지 못하게 한다. 이 경우 챗봇과 같은 자연어 처리 기반의 AI 서비스 등이 도움을 줄 수 있는데, AI 서비스를 학습시키기 위해서는 레이블링된 데이터세트가 필요하다. 본 논문은 AI Hub 웰니스 상담 데이터와 레딧 크롤링 데이터를 수집하여, 꼬꼬마 형태소 분석기와 Word2Vec을 통해 단어사전을 증강 및 구축하고 형태소를 분석한다. 결과적으로 DSM-5 우울 장애 진단 기준에 따라 구축된 단어사전을 바탕으로 데이터세트를 레이블링한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 기법
Ⅲ. 데이터세트
Ⅳ. 표현 단어 사전
Ⅴ. 방법론
Ⅵ. 결과
Ⅶ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

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