본 연구는 단락 벡터(paragraph vector) 기법을 활용하여 발화문 속 우울 증상을 진단하는 모델을 제안한다. DSM-5 우울장애 진단기준과 세브란스 병원 환자 발화문을 기반으로 9가지 우울 증상 멀티 라벨 데이터를 구축하였으며, 최종적으로 단락 벡터 모델을 통해 발화문 속 우울 증상을 진단한다. 단락 벡터 모델은 진단기준별 벡터를 임베딩 하며, 벡터 사이의 코사인 유사도를 활용하여 새로운 발화문을 예측 진단한다. 해당 모델은 DSM-5를 기반으로 하여 기존 연구보다 의학적 신뢰성과 전문성이 높고, 복잡한 9가지 우울 진단기준의 멀티 라벨링에 도전했다는 점에서 의의가 있다. 성능 비교군으로는 KoBERT 모델을 사용하였으며, 단락 벡터 기반 모델이 가지는 장점 및 진단기준별 벡터 상관관계 분석 결과를 제시한다. 본 연구에서 제안한 모델은 추후 다양한 정신의학 분야로 확장할 수 있으며, 추가 상관관계 분석 결과는 우울증 관련 후속 연구에 중요한 단서를 제공할 것으로 기대된다.