Semi-supervised learning topic model-based depressive symptom utterance automatic labeling technique
Jiae Choi, Hayoung Oh · The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering · 2023
우울증을 호소하는 사람들은 빠른 속도로 증가하고 있지만, 치료와 사후 관리가 효과적으로 이루어지지 않고 있다는 문제가 있다. 이러한 면에서 비대면 심리상담 서비스의 중요성이 대두되고 있으며, 내담자의 발화문에서 DSM-5 기준 우울 증상을 탐지하는 기능이 중요해졌다. 우울 증상을 탐지하기 위해서는 지도 학습에 사용할 다량의 DSM-5 우울 증상 라벨링 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 발화문에 나타난 DSM-5 기준 우울 증상들을 탐지하고, 각 발화에 대해 우울 증상 라벨을 자동으로 부여하는 반지도 학습 토픽 모델 기반 자동 라벨링 기법을 제안한다. 이는 특정 그룹의 발화 문서들이 가진 특징을 반영하는 라벨링 결과를 얻어낸다는 점에서 의의가 있다.