Eksperci z Ośrodka Przetwarzania Informacji – Państwowego Instytutu Badawczego (OPI – PIB) opracowali system wykrywający symptomy depresji w mediach społecznościowych. Narzędzie okazało się najlepsze w międzynarodowym konkursie Detecting Signs of Depression from Social Media Text.

Nagroda w konkursie to nie pierwszy sukces specjalistów z Laboratorium Inteligentnych Systemów Informatycznych. Od wielu lat zajmują się oni przetwarzaniem języka naturalnego. Są twórcami m.in. Annobota – platformy wspomagającej tworzenie systemów do wykrywania emocji w tekście. Jest to innowacyjne narzędzie do etykietowania i tworzenia zbiorów danych poprzez rozmowę z chatbotem.

– Nasze rozwiązanie oparliśmy na neuronowych modelach języka, a dokładnie modelach typu RoBERTa. Poza użyciem standardowego modelu dla języka angielskiego, wytrenowaliśmy również własny model na przygotowanym przez nas zbiorze danych. Składał się on z około 400 tys. postów – głównie dotyczących depresji, stanów lękowych oraz myśli samobójczych. Połączenie tych dwóch modeli dało najlepszy rezultat – mówi główny twórca systemu, Rafał Poświata.

Eksperci OPI PIB już dawno dostrzegli potencjał, jaki posiadają neuronowe modele języka. Instytut utworzył nawet Laboratorium Inżynierii Lingwistycznej, w którym specjaliści IT budują inteligentne narzędzia do odkrywania wiedzy z dużych korpusów danych tekstowych i  internetowych. To właśnie oni opracowali i wdrożyli Jednolity System Antyplagiatowy, z którego korzystają wszyscy promotorzy prac dyplomowych w Polsce.

Według Światowej Organizacji Zdrowia na depresję cierpią ok. 322 mln ludzi na całym świecie. Szybka diagnoza oraz leczenie może znacznie poprawić jakość życia pacjentów, a  niektórych przypadkach może nawet uratować im życie. W związku z tym eksperci IT tworzą rozwiązania umożliwiające szybkie wykrywanie symptomów depresji, np. na podstawie tekstów publikowanych w mediach społecznościowych.

Arkadiusz Słomczyński