【技术实现步骤摘要】
本申请属于人工智能，尤其涉及一种抑郁倾向预警方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在当前的心理健康领域，尤其是关注青少年抑郁问题的研究中，一个持续存在的挑战是如何及时、准确地识别和预测抑郁倾向。传统方法依赖于面对面的临床评估、自我报告问卷和家长或教师的观察，这些方法虽然在某些情境下有效，但也存在一定的局限性。例如，自我报告问卷可能受到受测者当前情绪状态、自我感知能力以及回答真实性的影响，而临床评估的可接近性和频率受到资源可用性的限制。
2、随着数字化信息的爆炸式增长，人们面临着从海量文本数据中提取有价值信息的挑战。文本分类技术作为一种有效的解决方案，能够自动地将文本数据归类，从而帮助用户快速定位和理解信息。在文本分类的
技术介绍
中，机器学习算法扮演着核心角色。传统的文本分类方法主要基于特征工程和机器学习算法的结合。特征工程涉及从文本中提取有意义的特征表示，如词频-逆文档频率(tf-idf)、n-gram等。然后，这些特征被输入到机器学习模型(如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等)中进行训练，以学习如何将文本数据映射到相
【技术保护点】
1.一种抑郁倾向预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取对话目标的对话内容，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评分模型的训练方法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述对话信息样本进行预处理，以获取处理后的对话信息样本，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述训练样本输入预先构建的评分模型进行训练，以获取所述训练好的评
【技术特征摘要】
1.一种抑郁倾向预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取对话目标的对话内容，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评分模型的训练方法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述对话信息样本进行预处理，以获取处理后的对话信息样本，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述训练样本输入预先构建的评分模型进行训练，以获取所述训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤代佳，倪仕文，杨敏，宋志朋，孔祥涛，
申请(专利权)人：深圳市联合信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。