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I disturbi della salute mentale rappresentano una preoccupazione crescente nella società contemporanea e spesso non vengono diagnosticati a causa della sottigliezza dei sintomi e dello stigma che circonda le condizioni psicologiche. Questo progetto, intitolato Mental Health Prediction Using Natural Language Sentiment and Facial Expression Recognition, presenta un framework completo e automatizzato che sfrutta i progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella computer vision per identificare potenziali indicatori di disturbi mentali. Il sistema proposto adotta un approccio a doppia modalità, analizzando sia i dati testuali che le espressioni facciali per valutare gli stati emotivi e psicologici. L'analisi dei sentimenti viene eseguita su input testuali generati dall'utente, estraendo spunti emotivi e valutando la polarità e l'intensità dei sentimenti espressi. Contemporaneamente, il riconoscimento delle espressioni facciali viene impiegato per decodificare i segnali non verbali utilizzando punti di riferimento facciali e modelli di classificazione delle emozioni. Integrando le conoscenze di queste due modalità, il sistema migliora l'affidabilità e la profondità della valutazione della salute mentale. Questa metodologia mira ad assistere i professionisti della salute mentale fornendo una soluzione non invasiva, in tempo reale e scalabile.