35986841_10216840653711318_1105697261150535680_n

Detecting Depression from Text Using Convolutional Neural Networks and Word Embedding // GP // Dr. Ahmed Farouk (2018 - 2019) (Record no. 24960)

MARC details
000 -LEADER
fixed length control field 03000nam a22002297a 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field OSt
005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION
control field 20190729090752.0
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 190727b ||||| |||| 00| 0 eng d
040 ## - CATALOGING SOURCE
Transcribing agency MSA
082 ## - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER
Classification number 010
100 ## - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Kareem Amr Samir 160577
245 ## - TITLE STATEMENT
Title Detecting Depression from Text Using Convolutional Neural Networks and Word Embedding // GP // Dr. Ahmed Farouk (2018 - 2019)
260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC.
Place of publication, distribution, etc. Giza
Name of publisher, distributor, etc. MSA
Date of publication, distribution, etc. 2018
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent 63 P
440 ## - SERIES STATEMENT/ADDED ENTRY--TITLE
Title Computer Scienece DISTINGUISHED PROJECTS 2019
500 ## - GENERAL NOTE
General note GP271CS2019
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. لقد ثبت أن الاكتئاب يمثل مشكلة رئيسية في عالمنا لعدة عقود. يعلمنا التاريخ أن الجميع تقريبا معرضون لخطر المعاناة من الاكتئاب. ملايين الأشخاص يعانون من اكتئاب بسبب التشخيص المتأخر أو لا شيء على الإطلاق، مما يؤدي إلى نتائج كارثية. لقد أظهرت الدراسات السابقة واعدة في اكتشاف إشارات الاكتئاب من النص باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية ، وذلك باستخدام البيانات التي تم تجميعها والتعليق عليها يدويًا من Twitter. يقترح هذا المشروع استخدام قائمة مجمّعة من مستخدمي Twitter المشروحين يدويًا على أنهم مكتئبون أم لا ، والتي تم استخدامها بعد ذلك لاسترداد تغريدات المستخدمين المذكورة. علاوة على ذلك ، نظرًا إلى أن الشبكات العصبية التلافيفية قد أثبتت أنها متعددة الجوانب تمامًا في مشكلة تصنيف النص ، خاصةً عند استخدام حروف الكلمات المزدوجة كميزات - تم استخدام نموذج التصنيف هذا لحل مشكلتنا.
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Depression has proved to be a major issue in our world for several decades. History teaches us that almost everyone is at peril of suffering from depression. Due to late diagnosis or none at all, millions of people unknowingly suffer from depression which then leads to catastrophic results. Previous studies have shown promise in detecting depression cues from text using Natural Language Processing techniques, using data compiled and manually annotated from Twitter. This project proposes to use a compiled list of manually annotated Twitter users as depressed or not, which was then used to retrieve said users’ tweets. Moreover, given that Convolutional Neural Networks have been shown to be quite versatile in the problem of text classification, especially when coupled word embeddings as features – this was used the classification model to solve our problem.
654 ## - SUBJECT ADDED ENTRY--FACETED TOPICAL TERMS
Focus term Neural Networks
856 ## - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS
Uniform Resource Identifier <a href="https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1DIyero8bErtejNLhuJYGR7g0yoIkqqbQ">https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1DIyero8bErtejNLhuJYGR7g0yoIkqqbQ</a>
Public note FULL TEXT PRESS HERE
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Source of classification or shelving scheme Dewey Decimal Classification
Koha item type Distinguished Graduation Projects
Holdings
Withdrawn status Lost status Source of classification or shelving scheme Damaged status Not for loan Home library Current library Shelving location Date acquired Total Checkouts Full call number Barcode Date last seen Price effective from Koha item type
    Dewey Decimal Classification     Centeral Library Centeral Library Second Floor - Computer Sciences 27.07.2019   GP271CS2019 82178 27.07.2019 27.07.2019 Distinguished Graduation Projects