Assessing ML Classification Algorithms and NLP Techniques for Depression Detection: An Experimental Case Study

抑郁症已经影响了全球数百万人，成为最常见的心理障碍之一。早期发现心理障碍可以降低公共卫生机构的成本并预防其他重大并发症。此外，专业人员短缺非常令人担忧，因为抑郁症诊断高度依赖专业人员，并且耗时。最近的研究表明，机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）工具和技术在抑郁症诊断方面有显着的好处。然而，在评估抑郁症检测方法时仍然存在几个挑战，其中包括评估数据清理和预处理技术、特征选择和适当的ML分类算法等方面的替代方法，以及存在其他疾病如创伤后应激障碍（PTSD）的情况。本文通过一个案例研究来解决这些问题，比较了不同的ML分类器，特别是在数据清理和预处理、特征选择、参数设置和模型选择方面。该案例研究基于Distress Analysis Interview Corpus - Wizard-of-Oz（DAIC-WOZ）数据集，旨在支持抑郁症、焦虑症和PTSD等精神障碍的诊断。除了评估替代技术外，我们还能够使用随机森林和XGBoost模型构建准确率约为84％的模型，这显着高于可比较文献中SVM模型的准确率为72％的结果。

本论文旨在通过比较不同的机器学习分类器，解决抑郁症诊断中的数据清洗和预处理、特征选择、参数设置和模型选择等问题。同时，论文还试图提高抑郁症诊断的准确性和效率。

论文的关键思路是使用机器学习和自然语言处理技术，对抑郁症进行诊断和预测。同时，通过对比不同的机器学习分类器，选择性能最好的分类器来提高抑郁症诊断的准确性和效率。

论文使用了Distress Analysis Interview Corpus - Wizard-of-Oz (DAIC-WOZ)数据集，并且建立了准确率达到84%的随机森林和XGBoost模型。此外，论文还探讨了数据清洗和预处理、特征选择、参数设置和模型选择等问题，对抑郁症诊断的准确性和效率进行了全面考虑。值得进一步研究的内容包括如何应对抑郁症与其他心理障碍的混合病例，以及如何将该方法应用于实际临床实践中。

近期的相关研究包括：1. 'Depression Detection Using Ensemble of Deep Neural Network Models with Transfer Learning'；2. 'Depression Detection via Harvesting Social Media: A Multimodal Dictionary Learning Solution'；3. 'Depression Detection from Speech and Language Using Transfer Learning and Adversarial Training'等。