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公开(公告)号：CN117094319A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310939187.0
申请日：2023-07-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F40/289 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的微博用户抑郁倾向性检测方法及装置，属于自然语言处理技术领域，本发明考虑用户文档的层次结构，使用层次注意力网络学习微博用户的历史上下文特征表示，并解决本领域中历史信息利用不充分的问题；使用情感词典将用户文档分为积极词和消极词，通过情绪理解模块补充增强帖子的情绪语义信息；将用户网络行为数据转换为向量矩阵。然后将提取到的基于微博用户的多特征进行融合，检测该用户是否存在抑郁倾向。本发明不同于对单条文本进行抑郁倾向检测，而是对用户近一年的发博信息进行分析，还增加了情绪特征和用户特征。这不仅提高了在该任务上的性能，并且具有现实意义。
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