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