[发明专利]一种基于知识蒸馏和情绪集成模型的抑郁症检测方法在审
| 申请号： | 202110423161.1 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113111152A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 武楚涵;张艳 | 申请（专利权）人： | 北京爱抑暖舟科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F16/36;G06K9/62;G16H20/70 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中关村*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 蒸馏 情绪 集成 模型 抑郁症 检测 方法 | ||
1.一种基于知识蒸馏和情绪集成模型的抑郁症检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）、对若干抑郁症相关问题的回答文本以及外部的数据集进行预处理；
（2）、基于步骤（1）预处理完毕的微博文本和预训练语言模型训练情绪分类模型；
（3）、利用知识蒸馏将较大的情绪分类模型转化为较小的情绪分类模型；
（4）、对步骤（3）得到的情绪分类模型进一步在问答数据集训练得到抑郁检测模型；
（5）、基于步骤（3）得到的情绪模型给出的情绪得分分布，使用逻辑回归训练后得到基于情绪的抑郁分数；
（6）、基于步骤（4）得到的抑郁检测模型给出的抑郁分数和基于情绪的抑郁分数，得到最终的抑郁症检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏和情绪集成模型的抑郁症检测方法，其特征在于：所述数据集为微博数据集，微博数据集根据用户在微博上填写的问答来获取用户信息，从而得到预处理好的微博文本和用户问题回答的文本。
3.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏和情绪集成模型的抑郁症检测方法，其特征在于：所述预训练语言模型为中文预训练BERT语言模型，中文预训练BERT语言模型用以预测情绪概率向量。
4.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏和情绪集成模型的抑郁症检测方法，其特征在于：抑郁问答数据用以计算较小的情绪模型，较小的情绪模型用以计算抑郁检测模型。
5.根据权利要求3所述的一种基于知识蒸馏和情绪集成模型的抑郁症检测方法，其特征在于：所述情绪概率向量利用逻辑回归预测抑郁标签。
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