Ruh sağlığı hastalıkları tanısında LIWC ve makine öğrenimi yaklaşımlarının incelenmesi

Machine learning methods are becoming increasingly popular in data analysis. In the field of mental healthcare, these methods provide support to mental disorder diagnosis. Pennebaker developed a dictionary-based text analysis program, and it is also used in mental health diagnosis. In this study, ML and Linguistic Inquiry Word Count (LIWC) studies conducted in the field of mental disorder diagnosis were examined. Researchers aim to integrate LIWC with machine learning to conduct more comprehensive studies. The objective of this study is to examine how combining ML and LIWC methods can detect mental disorder with a focus on comparative research. For this purpose, publications related to ML and LIWC in Google Scholar, Web of Science, Scopus, EBSCO, PubMed were examined. Studies utilizing machine learning and LIWC methods in mental health diagnosis were reviewed to establish an overview of the literature. A table summarizing 15 articles on integrating machine learning and LIWC for mental disorder identification was compiled. Subsequently, the working principles of machine learning and LIWC were examined, and research conducted in the field of mental disorder diagnosis was reviewed. Further research particularly those integrating or comparing these two methods needed to better understand machine learning and LIWC in mental disorder detection.Makine öğrenmesi yöntemleri veri analizi alanlarında giderek popülerlik kazanmaktadır. Bu yöntemler ruh sağlığı alanındaki tanı belirleme çalışmalarına da destek sağlamaktadır. İlk olarak, Pennebaker sözlük tabanlı bir metin analizi programı geliştirmiştir ve bu program ruh sağlığı teşhisinde de kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında ruh sağlığı hastalıklar teşhisi alanında yapılmış olan makine öğrenmesi ve Linquistic Inquiry Word Count (LIWC) çalışmaları incelenmiştir. Günümüzde daha geniş araştırmalar yapabilmesi için LIWC ile makine öğrenimini birbirine entegre etmek amaçlanmaktadır. Bu çalışmanın amacı, makine öğrenmesi ve LIWC yöntemlerinin birbirine entegre edilmesinin ruh sağlığı hastalıklarının teşhisinde etkisinin araştırılmasıdır. Özellikle karşılaştırmalı araştırmalara odaklanılmıştır. Bu amaçla, makine öğrenmesi ve LIWC ile ilgili olan Google Scholar, SAGE journals, Web of Science, Scopus, EBSCO, PubMed kaynaklarındaki yayınlar incelenmiştir. Literatürdeki genel durumun ortaya konması amacıyla, ruh sağlığı hastalıkları tespitinde makine öğrenmesi ve LIWC yöntemlerinden yararlanan çalışmalar derlenmiştir. Son olarak makine öğrenimi ve LIWC’in çalışma prensipleri incelenip ruh sağlığı hastalıkları alanında yapılan araştırmalar ve bazı çalışmalar tablolaştırılmıştır. Bu çalışmanın, ruh sağlığı hastalıkları tespitinde makine öğrenimi ve Dilbilimsel Sorgulama Kelime Sayımını daha iyi anlamak için özellikle bu iki yöntemi entegre eden veya karşılaştıran daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğundan, araştırmacılara faydalı olabileceği umulmaktadır.Publisher's Versio

Itzulpen automatiko gainbegiratu gabea

192 p.Modern machine translation relies on strong supervision in the form of parallel corpora. Such arequirement greatly departs from the way in which humans acquire language, and poses a major practicalproblem for low-resource language pairs. In this thesis, we develop a new paradigm that removes thedependency on parallel data altogether, relying on nothing but monolingual corpora to train unsupervisedmachine translation systems. For that purpose, our approach first aligns separately trained wordrepresentations in different languages based on their structural similarity, and uses them to initializeeither a neural or a statistical machine translation system, which is further trained through iterative backtranslation.While previous attempts at learning machine translation systems from monolingual corporahad strong limitations, our work¿along with other contemporaneous developments¿is the first to reportpositive results in standard, large-scale settings, establishing the foundations of unsupervised machinetranslation and opening exciting opportunities for future research