Browsing by Author "OLIVEIRA, RODRIGO DIAS CORREIA DE"
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- Assistente pessoal para apoio à saúde mental com análise de sentimentoPublication . OLIVEIRA, RODRIGO DIAS CORREIA DE; Martins, António Constantino LopesPerturbações de saúde mental como ansiedade, depressão, perturbação bipolar e ideação suicida continuam a representar desafios significativos para a saúde pública. Esta dissertação investiga de que forma o processamento de linguagem natural (PLN) pode apoiar a deteção precoce de sinais e a prestação de apoio empático, dentro de um escopo não-diagnóstico e com preservação da privacidade. Desenvolve-se um assistente conversacional chat-first que classifica indícios relacionados com saúde mental no texto do utilizador e enriquece as respostas com uma base de conhecimento curada através de Retrieval-Augmented Generation (RAG), usando pesquisa semântica densa (incorporações MiniLM com FAISS). Um corpus précategorizado é utilizado para treinar e comparar várias arquiteturas de aprendizagem profunda (LSTM, Bi-LSTM, Bi-GRU, CNN e um híbrido CNN-LSTM). Os melhores modelos LSTM e Bi-LSTM atingem macro-F1 ≈ 0,70 em categorias como ansiedade, depressão, perturbação bipolar e ideação suicida. A implementação privilegia reprodutibilidade e segurança: pré-processamento determinístico, divisões estratificadas, mitigação de desequilíbrio de classes, artefactos versionados (pesos .keras, tokenizer, label encoder) e registo experimental leve. Em inferência, um esquema de limiares calibrados regula linguagem de cautela; as guardrails impõem uma postura não diagnóstica, minimizam a retenção de dados e acionam sinalização de crise quando os indicadores de risco excedem limites pré-definidos. A interface apresenta respostas transparentes com atribuição de fontes e permite exportar ou eliminar conversas. Os resultados sugerem que assistentes baseados em PLN podem ajudar a evidenciar sinais precoces de saúde mental mantendo uma interação empática. Em paralelo, o trabalho sublinha a necessidade de um desenho ético, com privacidade, transparência e afirmações de escopo limitado para uma adoção responsável. A dissertação encerra com prioridades para alargar o uso de datasets clinicamente validados, explorar extensões multimodais e conduzir estudos controlados com utilizadores para avaliar o impacto no mundo real.