Resumen

Los problemas de salud mental son frecuentes y constituyen una cuestión importante en medicina. Sin embargo, el diagnóstico clínico de los problemas de salud mental es costoso, requiere mucho tiempo y suele retrasarse considerablemente, lo que pone de relieve la necesidad de métodos novedosos para identificarlos. Investigaciones psicolingüísticas y psiquiátricas anteriores han sugerido que el uso de metáforas en los textos está relacionado con el estado de salud mental de los autores. En este artículo, proponemos un método para detectar automáticamente metáforas en los textos con el fin de predecir diversos problemas de salud mental, concretamente ansiedad, depresión, inferioridad, sensibilidad, fobias sociales y obsesión. Realizamos experimentos en un conjunto de datos de composición recogidos de estudiantes de segunda lengua y en el conjunto de datos eRisk2017 recogidos de Social Media. Los resultados experimentales muestran que nuestro enfoque puede ayudar a predecir problemas de salud mental en autores de textos escritos, y nuestro algoritmo obtiene mejores resultados que otros métodos del estado del arte. Además, informamos de que el uso de metáforas incluso en lenguas no nativas puede ser indicativo de diversos problemas de salud mental.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:varios problemas de salud mental, problemas de salud mental, metáforas, textos, Problemas de salud mental, estado de salud mental, autores, uso, Redes Sociales, métodos artísticos
• Keywords:various mental health problems, mental health problems, metaphors, texts, Mental health problems, mental health status, authors, use, Social Media, art methods