发明 一种综合微博用户社交关系和文本特征抑郁情绪识别方法 【特价】 仅包申请日之后年费
社交媒体 自媒体 机器学习 模型训练 数据算法 1人
G06F16/951 G06F16/35 G06F40/289 G06Q50/00
摘要：本发明公开了一种综合微博用户社交关系和文本特征抑郁情绪识别方法，以微博用户社交关系网络和发布微博文本数据运用机器学习的方法进行识别抑郁情绪用户。给微博文本打上抑郁情绪的特征标签利用分词器进行分词并同时去掉停用词。利用卡方检验进行特征值的提取与抑郁情绪相关的词语作为特征词。在选取出特征词后对每篇微博文本计算每个特征词的权重值，并同时将微博文本映射到一个特征向量。根据特征向量训练抑郁情绪文本分类模型。根据前N个最高概率计算出的平均概率和得到PageRank(pi)使用模型融合的方法计算出该用户的最终抑郁情绪结果。本发明综合微博用户社交关系和微博文本特征识别抑郁情绪方法可以进一步增强抑郁情绪识别精度。
