La salud mental es una de las principales preocupaciones de la sociedad actual. La detección temprana de los síntomas puede ayudar enormemente a las personas con trastornos mentales. Las personas cada vez utilizan más las redes sociales para expresar sus emociones, sentimientos y estados mentales. Así, el tratamiento de esta información utilizando tecnologías de PLN pueden aplicarse a la detección automática de problemas mentales como como los trastornos alimenticios. Sin embargo, el primer paso para resolver el problema es disponer de un corpus etiquetado para evaluar nuestros sistemas. En este documento, nos centramos específicamente sobre la detección de mensajes de anorexia en Twitter. En primer lugar, hemos generado un nuevo corpus de tweets extraídos de diferentes cuentas incluyendo mensajes de anorexia y no anorexia en español. El corpus se llama SAD: Corpus de Detección de Anorexia en Español. Con el fin de validar la eficacia del corpus SAD, también proponemos varios enfoques de aprendizaje automático para detectar automáticamente los mensajes que contienen anorexia. Los buenos resultados obtenidos muestran que la aplicación de la clasificación textual es una opción prometedora para desarrollar este tipo de sistemas demostrando que estas herramientas podrían ser utilizadas por los profesionales para ayudar en la detección temprana de problemas mentales.
Autores: López Úbeda, Pilar | Plaza del Arco, Flor Miriam| Díaz Galiano, Manuel Carlos | Ureña López, L. Alfonso | Martín Valdivia, María Teresa
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https://www.aclweb.org/anthology/R19-1077.pdf