基于词向量的SVM集成学习社交网络抑郁倾向检测方法

目前抑郁症的诊断手段单一、诊断率低,为此,文章提出一种基于词向量的SVM集成学习社交网络抑郁倾向检测方法。人工标注和专家校验获得训练数据,使用词向量进行文本向量化。以SVM为基分类器进行Boosting集成学习。实验结果表明,文章提出的模型可以用于抑郁倾向的检测。     

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

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...