Identificação de ideação suicida em textos usando aprendizado semi-supervisionado - Azevedo, João Pedro Cavalcanti; de Oliveira, Adonias Caetano; Teles, Ariel Soares (Journal of Health Informatics, 2024)
Objetivo: Aprimorar o modelo Boamente usando métodos de aprendizado semi-supervisionado para a identificação de ideação suicida em textos não clínicos escritos em português brasileiro, a fim de melhorar o seu desempenho. Método: Foi realizada a coleta de novos dados e a aplicação de diferentes métodos de aprendizado semi-supervisionado com ênfase em análise de emoções para aprimorar o modelo existente. Resultados: Os resultados demostraram uma evolução entre 2,39% e 4,30% na métrica de acurácia em relação ao modelo original, com o método self-learning alcançando o melhor desempenho. Conclusão: A aplicação de métodos de aprendizado semi-supervisionado propiciou a melhoria no desempenho do modelo Boamente para a identificação de ideação suicida. Esse estudo então contribui para o desenvolvimento de uma ferramenta mais eficaz para os profissionais de saúde mental na prevenção ao suicídio, auxiliado-os em tomadas de decisão mais assertivas no monitoramento de seus pacientes.