The present invention relates to a method and an apparatus for deriving psychological state of a user from a text written by the user and recommending content to the user based on a machine learning model. The method for predicting a psychological state of a user based on a text comprises the steps of: receiving data sets including a text, anxiety classification information and patient health questionnaire (PHQ)-related information from a plurality of users； obtaining morpheme embedding by analyzing morphemes of the text； obtaining a first learning model with respect to a correlation between the morpheme embedding and the anxiety classification information by using machine learning including convolutional neural networks (CNNs) and long short-term memory models (LSTMs)； and obtaining a second learning model for a correlation between the morpheme embedding and the PHQ-related information using the machine learning.COPYRIGHT KIPO 2020본 개시는 기계학습모델에 기초하여 사용자가 작성한 텍스트로부터 사용자의 심리를 도출하고, 사용자에게 콘텐츠를 추천하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 텍스트에 기반하여 사용자의 심리상태를 예측하는 방법은 복수의 사용자들로부터 글(text), 고민 분류 정보 및 Patient Health Questionnaire(PHQ)와 관련된 정보를 포함하는 데이터 셋들을 수신하는 단계, 상기 글을 형태소 분석하여 형태소 임베딩(embedding)을 획득하는 단계, Convolutional Neural Networks(CNN) 및 Long Short-Term Memory models(LSTM)를 포함하는 기계 학습을 이용하여, 형태소 임베딩과 고민 분류 정보의 상관 관계에 대한 제 1 학습모델을 획득하는 단계, 및 기계 학습을 이용하여, 형태소 임베딩과 PHQ와 관련된 정보의 상관 관계에 대한 제 2 학습모델을 획득하는 단계를 포함한다.
