Борозенний, СергійДехтяренко, Мар’яна2025-09-042025-09-042025https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/36449Кваліфікаційну роботу присвячено розробці системи автоматизованого виявлення депресії за допомогою методів машинного навчання та обробки природної мови. У роботі описано процес збору та підготовки текстових даних, зокрема очищення, токенізації, лематизації та векторизації текстів різними підходами (Bag-of-Words, TF-IDF, Word2Vec, N-грами). Проведено порівняння трьох популярних алгоритмів класифікації (Naive Bayes, Support Vector Machine, Random Forest) для задачі бінарної та багатокласової класифікації психічних станів. Розроблено клієнт-серверний веб-застосунок, що дає змогу користувачам оперативно отримувати попередню оцінку ризику депресії за текстовими повідомленнями. Запропоновані методи можуть стати ефективним інструментом первинного скринінгу для підвищення доступності психологічної допомоги.ukмашинне навчанняобробка природної мовикласифікація текстувекторизаціядепресіяпсихічне здоров’явеб-застосунокбакалаврська роботаOther