[發(fā)明專利]一種基于情感衰變因子的抑郁情緒分析方法

有效

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• 申請日: 2019-04-10
• 公開（公告）號: CN109977231B
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王澤慶;高俊波;孫偉;李巖鋒;高楚瑤
• 申請（專利權(quán)）人: 上海海事大學(xué)
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F40/289;G06F40/242;G16H50/30
• 代理公司: 上海元好知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31323
• 代理人: 徐雯瓊;張妍

1.一種基于情感衰變因子的抑郁情緒分析方法，其特征在于，包含以下步驟：

S1、發(fā)動人群在線填寫抑郁自評量表，獲得個體的抑郁量表得分以及微博昵稱，并采集其微博文本，并通過專家系統(tǒng)對微博內(nèi)容進行標(biāo)注；

S2、微博文本預(yù)處理，包含文本分詞、去停用詞和抑郁情感詞典構(gòu)建；

S3、經(jīng)過特征選擇、特征加權(quán)，根據(jù)所述特征選擇的結(jié)果與所述特征加權(quán)的結(jié)果構(gòu)建詞向量空間，構(gòu)造文本分類器將待分類的微博文本進行分類，得到每條微博文本的抑郁情感狀態(tài)；

S4、計算抑郁指數(shù)，對所述抑郁指數(shù)和所述個體的抑郁量表得分之間的相關(guān)性進行皮爾遜檢測，并根據(jù)檢測結(jié)果建立抑郁程度與所述抑郁指數(shù)之間的關(guān)系，以抑郁指數(shù)表征個體抑郁程度；

S5、引入情感衰變因子得到每條微博對應(yīng)的抑郁情緒值，并判斷個體抑郁情況，刻畫個體抑郁情緒的波動情況；

所述步驟S5中進一步包含：

情感衰變因子的引入，構(gòu)造情感衰變公式，得到每條微博對應(yīng)的抑郁情緒值，公式為f(s)＝f(s-1)+(-1)^ke^-λs，其中，時間s定義為相鄰兩條微博的時間間隔，則s的取值范圍為：s＝0,1,2,…,n，且任意個體的初始狀態(tài)f(s＝0)＝0；f(s)表示s時刻這條微博所對應(yīng)的抑郁情緒值；f(s-1)表示上一時刻的微博文本所對應(yīng)的抑郁情緒值；λ是情感衰變因子，表示情感的衰變速度，假設(shè)抑郁情感符合半衰期規(guī)律，取λ＝0.5，k的取值與相鄰兩時間點的微博狀態(tài)有關(guān)；

所述步驟S5中，計算k的取值的方法為：

其中，c表示微博狀態(tài)；當(dāng)出現(xiàn)連續(xù)兩個或以上的0狀態(tài)時，若下一時刻的狀態(tài)c＝1，則s＝1；當(dāng)出現(xiàn)連續(xù)兩個或以上的1狀態(tài)時，若下一時刻的狀態(tài)c＝0，則s的值并不置1，而是接著上一時刻依次遞增，以上兩種狀態(tài)交替變化過程中，f(s-1)的值保持不變，仍為上一時刻的抑郁情緒值；

所述步驟S5中，所述判斷個體抑郁情況中進一步包含以下步驟：

計算每條微博的抑郁情緒值后，再計算抑郁情緒均值，如下：

其中，s＝i表示從第i條微博開始考察，f(s＝i)表示第i條微博的抑郁情緒值，Avg表示從第i條微博到第n條微博的抑郁情緒均值；

基于所述抑郁情緒均值，判斷個體抑郁情況：

如果個體的抑郁情緒均值在[-1.6,0.2)區(qū)間時，則個體抑郁情況為情緒正常；若抑郁情緒均值在[0.2,2]區(qū)間時，則個體抑郁情況為有抑郁傾向。

2.如權(quán)利要求1所述的基于情感衰變因子的抑郁情緒分析方法，其特征在于，

所述抑郁情感詞典構(gòu)建進一步包括以下步驟：

步驟S231、采集抑郁情感網(wǎng)絡(luò)流行詞語；

步驟S232、從微博抽取常用抑郁情感符號；

步驟S233、在已有情感詞典基礎(chǔ)上，將采集到的網(wǎng)絡(luò)用語和抑郁情感符號加入進去，構(gòu)建抑郁情感詞典，還原在所述文本分詞過程中被切分的抑郁詞。

3.如權(quán)利要求1所述的基于情感衰變因子的抑郁情緒分析方法，其特征在于，

所述特征選擇進一步包括以下步驟：

采用CHI方法對文本進行特征選擇，計算公式為：

其中，t為特征，c_i為類別，N為文檔數(shù)，A表示文檔屬于所述類別c_i包含特征t，B表示所述文檔不屬于類別c_i包含特征t，C表示所述文檔屬于所述類別c_i不包含所述特征t，D表示所述文檔不屬于所述類別c_i不包含所述特征t；

最后，選擇特征t的最大值作為全局CHI統(tǒng)計量，公式如下：