[发明专利]一种基于开放性问答文本的抑郁症辅助检测方法在审
| 申请号： | 201910746699.9 | 申请日： | 2019-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN110532387A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 田文洪;莫中勤;舒展 | 申请（专利权）人： | 成都中科云集信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36;G06F17/27 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610000 四川省成都市成华区一*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于开放性问答文本的抑郁症辅助检测方法，其主要特点是适用于抑郁症患者和医生对话的文本分析方法，随着对话数据的增加，模型重新训练，达到自学习提升的效果，具体包括：文本采集，使用语音识别技术提取对话文本；文本预处理，根据数据特征和模型设计，进行文本预处理；文本语义模型训练，对预处理的文本进行语义挖掘；文本模型预测，将语义挖掘模型输出的特征进行分类；模型自学习，随着见识的样本量增加，模型会自我迭代更新。 | ||
| 搜索关键词： | 文本预处理 语义 抑郁症 自学习 文本 预处理 语音识别技术 迭代更新 对话数据 对话文本 辅助检测 模型设计 模型训练 数据特征 文本采集 文本分析 文本模型 文本语义 挖掘 样本量 开放性 输出 分类 预测 医生 对话 | ||
【主权项】：
1.一种基于开放性问答文本的抑郁症辅助检测方法，其特征在于：/n文本采集：使用语音识别技术提取对话文本；文本预处理：根据数据特征和模型设计，进行文本预处理；文本语义模型训练：对预处理的文本进行语义挖掘；文本模型预测：将语义挖掘模型输出的特征进行分类；模型自学习：随着见识的样本量增加，模型会自我迭代更新。/n
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