【摘 要】
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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.
【机 构】
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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.
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