CLASIFICACIÓN DE TRASTORNOS PSICOLÓGICOS A PARTIR DE MENSAJES USANDO PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado desarrolla un sistema automático para detectar indicios de ansiedad, depresión o ningún trastorno en usuarios a partir de sus mensajes escritos en español.

Se comparan varios enfoques de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático: desde métodos clásicos basados en TF-IDF, hasta modelos con embeddings preentrenados y transformers ajustados mediante fine-tuning.

El sistema se entrena sobre un conjunto de datos etiquetado, aplicando validación cruzada estratificada, técnicas de balanceo como SMOTE y se evalúa con métricas como precisión, recall y F1 macro.

Los modelos basados en transformers obtienen los mejores resultados, aunque requieren más recursos. Las soluciones clásicas, en cambio, ofrecen un buen equilibrio entre rendimiento y eficiencia.