Modeli strojnog učenja za otkrivanje psihičkih bolesti i poremećaja autora teksta : diplomski rad - Golem, Viktor (V. Golem, 2019)
Sažetak na hrvatskom: Pravodobno prepoznavanje bolesti gotovo je jednako važno kao i povećanje učinkovitosti njihovog liječenja. Rano se prepoznavanje uglavnom svede na odlazak kod liječnika potaknut pojavom prvih simptoma. Kod psihičkih bolesti i poremećaja situacija je značajno drukčija - ne samo zato što osim promjena u ponašanju pojedinca drugih simptoma gotovo da i nema, već zato što postoje istraživanja koja upućuju na to da se u govoru i pismu osoba koje pate od psihičkih poremećaja i bolesti mogu uočiti određeni uzorci i pravilnosti. Primjena računala ili, preciznije, strojnog učenja u prepoznavanju psihičkih problema autora teksta mogla bi biti iznimno korisna. Tada je očito nužno prikupiti dovoljnu količinu podataka, što je najjednostavnije postići koristeći brojne objave korisnika društvenih mreža. Autori skupa podataka SHMD napravili su upravo to - prikupili su objave korisnika Reddita i označili ih poremećajima, odnosno bolestima, od kojih ti isti korisnici pate (ili su, u slučaju da su zdravi, označeni kao dio kontrolne skupine). Koristeći navedeni skup podataka kroz ovaj je rad istražena primjenjivost različitih modela temeljenih na LSTM-u treniranih na različite načine. Prvi način se pokazao užasno sporim i nedovoljno kvalitetnim, zbog čega nije bilo dovoljno vremena za detaljnije proučavanje drugih pristupa koji su davali obećavajuće rezultate.