【摘 要】
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常用的抑郁检测方法都是采用的传统的情感分析的方法,比如情感词汇的统计,用户微博情感的极性计算以及聚类分析等。这些方法采用的都是人为的定义特征的方法,需要花费大量的
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常用的抑郁检测方法都是采用的传统的情感分析的方法,比如情感词汇的统计,用户微博情感的极性计算以及聚类分析等。这些方法采用的都是人为的定义特征的方法,需要花费大量的时间定义以及处理特征,同时还需要进行特征的降维和简化等工作。为了自动学习出用户的特征,本文采用了word2vec训练词向量的方法来构建用户的向量表示。由于词向量包含了一定的语义信息,在此基础上构建的用户向量则涵盖了用户的微博文档信息。本文利用构建好的用户向量进行了用户的抑郁分类实验,结果表明本文提出的方法可以应用于抑郁的分类与检测。
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