แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

A two-stage text-to-emotion depressive disorder screening assistance based on content from online communities

Organization : Mahidol University. Faculty of Engineering
Email : supawit.mar@student.mahidol.edu

Organization : Mahidol University. Faculty of Engineering
Email : Sotarat.tha@mahidol.ac.th
LCSH: Depression, Mental -- Diagnosis
LCSH: Emotion recognition
LCSH: Natural language processing (Computer science)
Abstract: Major Depressive Disorder (MDD) is one of the most significant medical problems. The total number of people living with depression in the world is more than 300 million. Nowadays, people use social communities to communicate with each other and express their mindset and emotion that are the sign of depression sealed under their feelings and could be the cause of suicide. This research proposes a two-stage predictive model for major depressive disorder risk screening assistance by using emotion values based on textual data from social community. The contents from social community are identified six emotional dimensions; angry, bored, excited, fear, happy, and sad. These emotions are then categorized into emotion-based clusters using DBSCAN algorithm and examined by medical and psychological experts with Patient Health Questionnaire-2 (PHQ-2). The labeled clusters is used to train and optimize classification model for each screening question with several algorithms; Decision Tree (DT), Random Forest (RF), and Gradient Boosted Tree (GBT). The experimental result shows that the GBT is the best model for Q1 and the RF is the best model for Q2 with 98.32% and 99.98% accuracy respectively. This research will be beneficial in the further study in identifying depression from text-based emotion
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2020
Modified: 2026-01-15
Issued: 2026-01-15
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Electrical Engineering Academic Association (Thailand). 2020 8th International Electrical Engineering Congress (iEECON 2020) (pp.236-239). Red Hook, NY : Institute of Electrical and Electronics Engineers
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 iEECON 2020pp.236-239.pdf 2.39 MB
ใช้เวลา
0.031755 วินาที

Supawit Marerngsit
Title Contributor Type
A two-stage text-to-emotion depressive disorder screening assistance based on content from online communities
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Supawit Marerngsit;Sotarat Thammaboosadee

บทความ/Article
Sotarat Thammaboosadee
Title Contributor Type
Formulating analytical governance frameworks : an integration of data and AI governance approaches
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Thanika Kanying;Sotarat Thammaboosadee;Rojjalak Chuckpaiwong

บทความ/Article
A two-stage text-to-emotion depressive disorder screening assistance based on content from online communities
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Supawit Marerngsit;Sotarat Thammaboosadee

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 5,310
รวม 5,312 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 40,705 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 10 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 6 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 1 ครั้ง
รวม 40,724 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.189