【摘 要】
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近年来,抑郁症患者自杀的新闻层出不穷,其中不乏存在一些知名的公众人物,这引发了大众对于抑郁症群体的关注。然而,我国抑郁症患者能得到有效治疗的比例过低,仅为5%-10%,这已经成为了对抗抑郁症工作的痛点。随着智能手机的普及以及移动网络的发展,社交媒体已经成为了新的交流媒介,其中不乏患有抑郁症的用户群体,他们在网络上以文字的形式表达见解、记录生活,这些文本内容中包含大量抑郁症相关的信息,这给抑郁症的主
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近年来,抑郁症患者自杀的新闻层出不穷,其中不乏存在一些知名的公众人物,这引发了大众对于抑郁症群体的关注。然而,我国抑郁症患者能得到有效治疗的比例过低,仅为5%-10%,这已经成为了对抗抑郁症工作的痛点。随着智能手机的普及以及移动网络的发展,社交媒体已经成为了新的交流媒介,其中不乏患有抑郁症的用户群体,他们在网络上以文字的形式表达见解、记录生活,这些文本内容中包含大量抑郁症相关的信息,这给抑郁症的主动检测提供了机会。因此本文将引入自然语言处理技术和深度学习框架,分析微博用户创建的文本,构建自动的抑郁症检测模型,让医院、学校等组织在对抗抑郁症工作中获得主动权,具体的工作为:(1)提出了微博社交媒体用户筛选的约束条件,同时利用爬虫技术爬取中文文本语料;(2)提出适用于抑郁症检测的用户级别元数据特征构建方法以增强文本序列的分类,该特征包含单词与语法、可读性、情绪与情感三个维度,以探究抑郁症对患者语言风格的影响;(3)基于先进的Bert模型探究句子级别的文本特征提取方式,并提出使用[CLS]标志位提取用户微博文本句向量方法;(4)针对上述两类特征,提出了具有伪孪生神经网络结构的双输入CNN模型(Pseudo-siamese 2 CNN network,PS2CNN)进行抑郁症用户的识别,并应用该模型对512名某高校学生用户进行检测,调查抑郁症在这个群体中的发病情况,并提出了相应的干预建议。实验表明,PS2CNN在测试集上对抑郁症用户识别准确率相较于支持向量机、随机森林和单一卷积神经网络得到了进一步的提升,达到了86.7%。在实际应用中,该模型也能有效筛选出有抑郁症倾向的用户,这相比于传统的诊断方式更加迅速、准确,相关部门可以及时对疑似用户进行监测和心理干预,这对提升抑郁症患者有效治疗比例有着重要的意义。
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