10.3969/j.issn.1000-386x.2022.03.019
基于词向量的多维度正则化SVM社交网络抑郁倾向检测方法
针对目前抑郁症的诊断方式单一、诊断率低等问题,提出一种基于词向量的多维度正则化SVM社交网络抑郁倾向检测方法.通过人工标注获得训练数据,并请心理学硕士对数据进行验证,确保数据的可用性.在预处理阶段,统计得到常用的抑郁词,使用腾讯词向量进行文本向量化及用户向量化,在构建向量的过程中加入TF-IDF和抑郁词权重因子;在训练阶段,通过将情感、性别和发微博频率加入传统SVM的目标函数中,构建多维度正则化SVM模型.多组对比实验结果表明,该方法能够有效检测抑郁倾向.
抑郁倾向;微博;支持向量机;词向量
39
TP391.1(计算技术、计算机技术)
2022-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
116-120
