본 논문은 Reddit 게시물을 이용하여 자살 위험도를 네 가지 수준으로 자동 분류하는 강력한 머신러닝 모델을 개발합니다. 최첨단 심층 학습 변환기 모델인 RoBERTa의 심층 문맥 임베딩과 TF-IDF의 통계적 용어 가중치를 PCA로 압축하여 결합한 RoBERTa-TF-IDF-PCA 하이브리드 모델을 제안합니다. 데이터 불균형 및 과적합 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 재샘플링 기법과 데이터 증강 전략을 활용하여 모델의 일반화 성능을 향상시켰으며, RoBERTa 단독, BERT 모델 및 기타 기존 머신러닝 분류기와 성능을 비교 분석했습니다. 실험 결과, 하이브리드 모델이 향상된 성능을 달성하여 최고 가중치 $F_{1}$ 점수 0.7512를 기록했습니다.
