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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于心理学量表的社交媒体用户异常心理状态识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119446378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411559178.X，技术领域涉及：G16H10/20；该发明授权基于心理学量表的社交媒体用户异常心理状态识别方法及系统是由赵妍妍;王毕陈;孙怡馨;訾宇哲;秦兵设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于心理学量表的社交媒体用户异常心理状态识别方法及系统在说明书摘要公布了：基于心理学量表的社交媒体用户异常心理状态识别方法及系统，涉及人工智能技术领域，针对现有异常心理识别方法，仅通过对帖子和异常心理状态的基本理解进行异常心理识别，其未能深入挖掘与异常心理状态密切相关的帖子。进而导致了异常心理状态识别的准确率低的问题，本申请通过引入心理学量表为异常心理识别提供了丰富的量表项信息，使得识别方法能够对用户的帖子有更详细和深入的理解，从而能够做出更准确的识别，进而提升了异常心理状态识别的准确率。

本发明授权基于心理学量表的社交媒体用户异常心理状态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于心理学量表的社交媒体用户异常心理状态识别方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一：判断识别任务为贴文级任务或用户级任务，所述贴文级任务为针对社交媒体上的单条贴文进行异常心理状态的识别，所述用户级任务为针对一名用户的多条贴文进行异常心理状态的识别； 对于贴文级任务，将从社交媒体获取到的单条贴文直接输入LLM模型，对于用户级任务，首先获取用户的所有贴文，之后根据贴文与心理学量表中的量表项的相关度对贴文进行筛选，并将筛选后的贴文拼接后，作为LLM模型的输入； 步骤二：将心理学量表引入LLM模型作为提示依据，并根据步骤一的输入，对LLM模型进行多轮的询问，得到贴文对应的量表项中的症状，并根据每个异常心理状态及其对应的症状，得到异常心理状态识别结果； 所述步骤二中将心理学量表引入LLM模型作为提示依据，并根据步骤一的输入，对LLM模型进行多轮的询问，得到贴文对应的量表项中的症状的具体步骤为： 根据输入的贴文，利用LLM模型得到输入贴文与每个量表项的回复ri，进而得到输入贴文对应的回复集R，并根据回复集R得到贴文对应的量表项中的症状，回复集R表示为： 其中，ri＝0表示帖子中不存在量表项si所反映的症状，而ri＝1表示帖子中存在量表项si所反映的症状，i∈{1,2,...,N}，N表示量表项的总数； 所述异常心理状态识别结果表示为： 其中，p,R为单个帖子p及回复集R，Top‑KPosts,R为最相关的K个帖子及回复集R，为异常心理状态识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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