Sentiment Analysis for Mental Health
Conjunto de datos de texto que recopila declaraciones de múltiples fuentes (redes sociales, foros) anotadas según 7 estados de salud mental (normal, depresión, suicidio, ansiedad, estrés, bipolaridad, trastorno de la personalidad). Destinado a entrenar modelos de IA para chatbots de análisis emocional y salud mental.
Aproximadamente 51'000 declaraciones de texto anotadas en 7 categorías, en formato CSV/JSON
Licencia de base de datos abierta (ODbl) o licencia gratuita equivalente (verifique para confirmar)
Descripción
El conjunto de datos análisis de sentimientos para la salud mental reúne más de 51.000 declaraciones textuales de diversas plataformas (Reddit, Twitter, etc.), anotadas según 7 categorías de estados mentales. Proporciona un corpus rico y diverso para la comprensión de los trastornos psicológicos mediante el procesamiento automático del lenguaje.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Entrene modelos para la clasificación de los estados mentales a partir del texto.
- Desarrolle chatbots inteligentes para brindar apoyo psicológico.
- Realice análisis emocionales para detectar tendencias y crisis de salud mental.
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, es posible mejorar la granularidad de las anotaciones, añadir metadatos contextuales o ampliar el corpus con otras fuentes. La limpieza de los datos y la gestión de los sesgos son esenciales para un uso óptimo.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Investigadores de salud mental con IA
- Desarrolladores de chatbots
- AI Researchers -Sentiment Analysis
🔧 Herramientas compatibles
- Transformers Hugging Face
- spaCy
- Scikit-learn
💡 Consejo
Utilice métodos de aumento de datos textuales para mejorar la solidez de los modelos.
Preguntas frecuentes
¿Este conjunto de datos permite detectar automáticamente los riesgos de suicidio?
Sí, incluye una categoría específica de «suicidio» para modelar la detección temprana de los riesgos.
⚠️ Aviso importante. Aunque este conjunto de datos puede utilizarse para ayudar a identificar posibles señales tempranas de autolesiones o ideación suicida, no sustituye una evaluación profesional ni los servicios de emergencia. Sus resultados son experimentales y no pueden garantizar una detección precisa o completa de todos los riesgos. Si usted o alguien que conoce está en riesgo, busque inmediatamente ayuda de profesionales de la salud mental cualificados o contacte con los servicios de emergencia, en lugar de confiar únicamente en el modelo.
¿La diversidad de fuentes afecta a la calidad de los datos?
Sí, la variedad de plataformas requiere una limpieza exhaustiva para evitar sesgos relacionados con contextos específicos.
¿Este conjunto de datos es adecuado para uso comercial?
La licencia de Open Database es generalmente permisiva, pero es importante comprobar los términos exactos según el proyecto y el uso.
