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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Aline Marins Paes | - |
Autor(es): dc.contributor | Drummond, Lúcia Maria de Assumpção | - |
Autor(es): dc.contributor | Boeres, Maria Cristina Silva | - |
Autor(es): dc.creator | Vasconcelos, Arthur Bittencourt | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:52:59Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:52:59Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-02-19 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-02-19 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/32284 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/759410 | - |
Descrição: dc.description | Vários grupos de pesquisa vˆem tentando usar modelos de aprendizado de máquina para detectar possíveis padrões associados a casos de depressão. Porém, um problema nessa área é a sensibilidade dos dados, que impede que estes sejam compartilhados livremente. Para tentar solucionar este problema, investigamos técnicas de Aprendizado Federado para treinar modelos de linguagem a partir de publicações textuais em redes sociais para a tarefa de detecção de depressão. Os modelos treinados com essa técnica exibem desempenho preditivo compatíıvel com modelos treinados de forma convencional | - |
Descrição: dc.description | Many research groups have been attempting to use machine learning models to detect possible patterns associated to cases of depression. However, an issue in this area is the sensibility of the data, that impedes the collected data from being shared freely. As an attempt to solve this issue, we investigate Federated Learning techniques to train language models using textual publications from social media for the task of depression detection. The models trained using this technique show compatible predictive performance in relation to models trained in a conventional fashion | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado Federado | - |
Palavras-chave: dc.subject | BERT | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Rede social online | - |
Palavras-chave: dc.subject | Depressão (Psiquiatria) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Federated Learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Título: dc.title | Detecção de depressão usando transformers via aprendizado federado | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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