DSM-5 우울장애 진단기준에 따른 공감성 데이터세트 레이블링과 분류기법

Q: 이 논문에서 정의한 형태소 분석이란 무엇인가?

형태소 분석은 문장을 의미를 가지는 최소 단위인 형태소로 나누고, 그 언어적인 구조를 파악하는 과정이다. 이는 어근, 접두사, 접미사, 품사 등을 구분하는 것을 포함한다. 꼬꼬마 형태소 분석기는 띄어쓰기 오류에 덜 민감하며, 휴리스틱 및 히든 마르코프 모델 기반의 확률 모델을 사용하여 형태소를 분석한다.

Q: DSM-5 우울장애 진단기준에 따라 데이터세트를 레이블링하는 방법은 무엇인가?

연구 결과, DSM-5 우울장애 진단기준을 기반으로 의료진이 구축한 단어 사전을 활용하여 데이터세트를 레이블링한다. 꼬꼬마 형태소 분석기로 데이터와 단어 사전을 형태소 분석한 후, 상담 데이터 문장에 단어 사전의 단어가 포함되어 있는지 검색하여 9가지 진단기준에 따라 자동 분류 및 레이블링한다. 부족한 단어는 Word2Vec을 이용해 증강한다.

이건주; 오하영

doi:10.6109/jkiice.2023.27.3.328

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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.

#자연어 처리 #형태소 분석 #멀티 레이블링 #임베딩 #DSM-5 #Natural Language Processing #Morphological analysis #Multi labeling #Embedding

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