정신 건강 모니터링 에서 환자 메시지 및 게시물 은 소셜 네트워크 에서 추출 되 며 지도 및 비지 도 접근 방식 을 사용 하 여 필터링 된다 . 그러나 우울증 과 스트레스 와 관련 된 텍스트 는 대개 짧 고 , 비 정형 적 이 며 , 부정 적 인 감정 을 포함 하 고 있 으며 , 낮 은 정서 극성 이 다 . 따라서 텍스트 마이닝 및 ML 접근 방식 은 소셜 네트워크 콘텐츠 를 효율 적 으로 처리 하 고 행복 , 정상 , 우울 또는 스트레스 라는 용어 로 텍스트 의 정서 극성 을 식별 하 는 데 사용 된다 . 여기 서 먼저 감성 적 문자 를 식별 하 고 , 그 다음 정서 분석법 을 적용 하 여 본문 을 분류 한다 . 온톨로지 가 있 는 Word 2 vec 모델 은 이 작품 에서 심층 학습 ( deep learning ) 분류기 를 위한 텍스트 를 나타내 기 위해 사용 된다 . 200 차원 Word 2 vec 모델 을 훈련 시킨 다음 , LSTMc 모델 에 워드 시퀀스 를 공급 했 다 . 그런 다음 LSTMc 의 출력 은 소프트 맥스 함수 에 할당 되 며 , 소프트 맥스 함수 는 게시 된 내용 의 각 문장 에 대한 감성 라벨 ( 예 를 들 어 , 양성 , 중성 , 음성 또는 강한 음성 ) 을 예측 한다 . 예측 극성 을 기준 으로 환자 의 정신 건강 을 분류 하 는 규칙 은 표 4 에 나와 있 다 .