스트레스, 불안 및 우울증과 같은 정신 건강 장애는 전세계적으로 점점 더 흔해지고 있지만, 지리적 고립, 재정적 제약 및 낙인과 같은 장벽으로 인해 치료 접근이 제한적입니다. 대화형 에이전트 또는 챗봇은 개인화된 정신 건강 지원을 위한 효과적인 디지털 도구로 부상했습니다. 본 논문은 감정 탐지 및 장애 식별을 위한 문화적으로 민감한 도구를 제공하는 페르시아어 사용자에게 특히 설계된 심리 건강 챗봇의 개발을 제시합니다. 이 챗봇은 감정을 식별하고 심리적 상태를 평가하며 안전하고 적절한 응답을 보장하기 위해 ArmanEmo 데이터 세트를 활용하여 여러 고급 자연어 처리(NLP) 모듈을 통합합니다. ParsBERT와 XLM-RoBERTa를 포함한 다양한 모델의 평가에서 최대 75.39%의 정확도로 효과적인 감정 탐지를 증명했습니다. 또한, 이 시스템은 메시지를 생성하기 위해 대형 언어 모델(LLM)을 통합합니다. 이 챗봇은 정신 건강 관리의 접근성 격차를 해소하기 위한 유망한 솔루션으로서 심리적 지원을 위한 확장 가능하고 언어 포용적인 플랫폼을 제공합니다.
Jafari 외 (수요일), 이 질문을 연구했습니다.