一种融合语义特征和图结构特征的抑郁症辅助分析方法
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一种融合语义特征和图结构特征的抑郁症辅助分析方法
申请号:
CN202510928249
申请日期:
2025-07-07
公开号:
CN120837076A
公开日期:
2025-10-28
类型:
发明专利
摘要
本发明公开了一种融合语义特征和图结构特征的抑郁症辅助分析方法,其中方法包括:收集抑郁症症状量表和心理咨询对话数据,并进行融合预处理,构建并训练大语言模型,提取语义特征。构建图神经网络,训练并提取图结构特征。融合语义特征和图结构特征,构建并训练诊断模型,评估抑郁症概率和病情程度。本发明通过整合抑郁症患者的症状量表数据与心理咨询场景对话数据,突破了传统研究中数据来源单一的局限性,实现了临床数据与社交媒体数据的有效融合,从而使得分析结果更为全面。
技术关键词
辅助分析方法
融合语义
大语言模型
数据
神经网络训练
量表
语义特征
多头注意力机制
正则化技术
强化学习算法
半监督学习
节点
多源融合
场景
对象
社交
媒体
参数
误差