申请/专利权人：安徽大学;合肥瑞徽人工智能研究院有限公司

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117912639A

主分类号：G16H20/70

分类号：G16H20/70;G06F40/186;G06F40/30;G06F18/10;G06F18/25;G06F18/22;G06Q50/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明公开了基于三支决策的文本知识增强抑郁症检测系统，包括：模板获取模块，用于构建抑郁症检测模板；帖子筛选模块，用于获取每个用户抑郁程度最高的R条帖子；帖子清洗模块，用于对帖子进行清洗，生成外部知识；嵌入处理模块，用于筛选生成的外部知识，对帖子和筛选后的外部知识进行嵌入得到帖子和所选外部知识的特征向量；文本感知模块，用于得到文本感知的知识；信息融合模块，用于动态融合帖子的语义信息和情感信息，得到每条帖子最终的表示向量；结果输出模块，用于把用户所有的帖子最终的表示向量聚合成用户特征，根据用户特征对该用户进行抑郁检测；本发明的优点在于：检测结果更为全面，从而更加准确。

主权项：1.基于三支决策的文本知识增强抑郁症检测系统，其特征在于，包括：模板获取模块，用于根据临床量表和显性抑郁表达构建抑郁症检测模板；帖子筛选模块，用于利用抑郁症检测模板获取每个用户抑郁程度最高的R条帖子；帖子清洗模块，用于利用三支决策对帖子进行清洗，生成外部知识；嵌入处理模块，用于筛选生成的外部知识，对帖子和筛选后的外部知识进行嵌入得到帖子和所选外部知识的特征向量；文本感知模块，用于将注意力权重分配给所选外部知识的特征向量，得到文本感知的知识；信息融合模块，用于动态融合帖子的语义信息和情感信息，得到每条帖子最终的表示向量，其中，帖子的特征向量为语义信息，文本感知的知识为情感信息；结果输出模块，用于把用户所有的帖子最终的表示向量聚合成用户特征，根据用户特征对该用户进行抑郁检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽大学;合肥瑞徽人工智能研究院有限公司 基于三支决策的文本知识增强抑郁症检测系统

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