Согласно последним данным ВОЗ, опубликованным в 2017 году, количество самоубийств в Казахстане составило 4855 или 3,55 % от общего числа смертей. Уровень смертности с поправкой на возраст составляет 27,74 на 100 000 населения. Казахстан занимает четвертое место в мире по этому показателю. В этой статье представлено сравнение алгоритмов машинного обучения с учителем и без учителя для выявления депрессивного контента в постах в социальных сетях сакцентом на безнадежность и психологическую боль для семантического анализа в качестве ключевых причин самоубийства. Самоубийство не является спонтанным, и подготовка к самоубийству может длиться около года, в течение которого человек будет демонстрировать признаки своего состояния, в нашем случае, публикуя депрессивный контент в своем профиле в социальной сети. Этот алгоритм помогает в обнаружении депрессивного контента, который может вызвать самоубийство, чтобы помочь людям найти уверенную помощь от психологов национального центра по предотвращению самоубийств в Казахстане. Получив наивысший результат для 95 % оценки f 1 для случайного леса (обучение с учителем) с моделью векторизации tf-idf. В заключение можно сказать, что алгоритм K-means (обучение без учителя) с использованием tf-idf показывает впечатляющие результаты, которые ниже только на 4 % f 1 и точности.