【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理领域，特别涉及一种基于人格析取的心理健康评估方法与系统。
技术介绍
1、心理健康问题是全球公共卫生领域的重要关注点。每年有大量个体因心理健康困扰而遭受严重影响。研究表明，持续的消极情绪与较高的心理风险密切相关。然而，许多处于心理困境中的个体并不会主动向身边的人表达他们的真实想法或在关键时刻寻求专业帮助。近年来，越来越多的个体倾向于在社交网络上分享自己的心理状态，其中约80%的人曾在社交媒体上透露过消极情绪或情绪低落的经历，这为心理健康风险评估提供了重要的线索。
2、然而，仅凭单个帖子难以准确判断个体的心理状态，因为用户的发帖内容往往涉及多个话题，并不仅限于表达情绪低落。情绪状态十分复杂，一些研究者通过分析用户的历史发帖记录，识别其在线行为模式，以提高心理状态评估的准确性。一些研究尝试使用lstm等序列模型进行心理健康状态的检测，但这种方法通常假设帖子间的时间间隔是固定的。然而，在实际情况中，社交媒体上的发帖时间往往是不规则的，时间间隔的变化可能会影响对用户心理变化趋势的评估。此外，情绪波动和心理状态...
【技术保护点】
1.一种基于人格析取的心理健康评估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人格析取的心理健康评估方法，其特征在于，在所述步骤2中，获取用户发布的帖子，基于预训练语言模型模块对用户发布的帖子进行特征编码处理，得到语义特征向量、情绪特征向量和人格特征向量，具体包括如下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于人格析取的心理健康评估方法，其特征在于，在所述步骤3中，基于Transformer机制对语义特征向量、情绪特征向量和人格特征向量进行处理，以分别得到语义稳定特征和语义时效特征，基于门控循环单元对语义稳定特征和语义时效特...
【技术特征摘要】
1.一种基于人格析取的心理健康评估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人格析取的心理健康评估方法，其特征在于，在所述步骤2中，获取用户发布的帖子，基于预训练语言模型模块对用户发布的帖子进行特征编码处理，得到语义特征向量、情绪特征向量和人格特征向量，具体包括如下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于人格析取的心理健康评估方法，其特征在于，在所述步骤3中，基于transformer机制对语义特征向量、情绪特征向量和人格特征向量进行处理，以分别得到语义稳定特征和语义时效特征，基于门控循环单元对语义稳定特征和语义时效特征进行处理，得到语义深层特征，具体包括如下子步骤：
4.根据权利要求3所述的基于人格析取的心理健康评估方法，其特征在于，基于用户发帖时间间隔计算衰减权重，得到时间衰减权重，将时间衰减权重与transformer进行融合，得到带时间衰减机制的time-transformer，对应过程中存在如下关系式：
5.根据权利要求4所述的基于人格析取的心理健康评估方法，其特征在于，在所述步骤4中，利用对比学习处理模块解耦语义稳定特征和语义时效特征，以构建得...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘德喜，何威，李阳，张丽园，万齐智，刘喜平，袁菲，
申请(专利权)人：江西财经大学，
类型：发明
国别省市：
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