悩み相談コミュニティサービス
産学連携
ここおるのユーザーデータを活用し、メンタルヘルス異常検知に早期発見のための
研究開発に協力させて頂いております。
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地域課題解決型 AI教育プログラム
久留米工業大学
機械学習を用いたメンタルヘルス異常検知
【課題】うつ病など、自覚した時には深刻化しているメンタルヘルス異常の早期発見が課題。
【解決策】カウンセリングサイトやSNSから、メンタルヘルス異常がある人と健康な人のコメントパターンを抽出し、利用者が日常的に使う言葉の傾向からメンタルヘルス異常を検知するシステムを開発。機械学習の手法や単語の分割法を調整することで、識別精度を大きく向上させることに成功した。
久留米工業大学との共同研究 成果発表予定
第22回情報科学技術フォーラム（FIT2023）
日時：9月6日（水）9:30-12:00
会場：大阪公立大学 中百舌鳥キャンパス（大阪府堺市中区学園町１番１号）
●機械学習を用いたカウンセリング内容を表すタグ分類
久留米工業大学 工学部 情報ネットワーク工学科 助教授 馬場 隆寛先生
研究業績（著書・論文・その他の活動）
[1] Takahiro Baba, Kensuke Baba, Daisuke Ikeda, “Predicting Author’s Native Language Using Abstracts
of Scholarly Papers,” Foundations of Intelligent Systems, Vol. 11177, pp. 448 - 453, 2018.
[2] Takahiro Baba, Kensuke Baba, “Citation Count Prediction Using Non-technical Terms in Abstracts,”
Computational Science and Its Applications – ICCSA 2018, Vol. 10960, pp. 366 - 375, 2018.
[3] Takahiro Baba, Kensuke Baba, Daisuke Ikeda, “Citation Count Prediction using Abstracts,” Journal of
Web Engineering Vol. 18 (1), pp. 207 - 228, 2019.
[4] Takahiro Baba, Kensuke Baba, Daisuke Ikeda, “Detecting Mental Health Illness Using Short
Comments,” Advanced Information Networking and Applications, Vol. 926, pp. 265 - 281, 2020