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申请/专利权人：山东齐鲁心理健康研究院有限公司;济南大学

摘要：本公开提出了一种基于文本情感分析的心身健康状态预警系统，包括：基于就诊人员的基本信息自动创建账号；获得采集的该注册用户的生理数据及心理数据并分别进行处理，其中，对于生理数据，根据预先构建的生理健康参数指标标准表即每个指标的平均值与标准差，使用被试生理参数指标计算偏差程度与偏差分数得到生理健康状态疾病预警等级；对于心理数据，对比心理健康状态预警等级表，得到心理预警等级；对上述生理健康状态疾病预警等级及心理预警等级进行比较，获得心身综合预警等级。在对被试进行心理测试的同时，还会对其生理数据进行采集，并建立相应的心理健康状态预警等级表和生理健康状态疾病预警标准表，可实现对被试个体的心身综合健康状态进行预警。

主权项：1.一种基于文本情感分析的心身健康状态预警系统，其特征是，包括：用户管理模块、心理数据采集模块、生理数据采集模块、情感分析模块、预警分析模块及核心调度模块；所述用户管理模块，基于就诊人员的基本信息自动创建账号，进行快速注册；所述情感分析模块，利用网络文本情感分析技术对用户进行初步情感状态分析，获得情感不稳的用户；所述心理数据采集模块，针对情感不稳的用户，从已填写的全部心理测评量表获取所需的心理测试信息；所述生理数据采集模块用于采集所述情感不稳的用户的生理数据；所述生理参数指标可以包括总心率、最高心率、最低心率、室上节律性、LF、HF、LFHF、SDNN、SDANN、RMSSD、SDNNI、pNN50中的一种或多种；所述核心调度模块针对心理测试信息进行处理，得到各种心理统计指标，针对生理数据进行处理，得到各种生理参数指标；所述预警分析模块根据被试心理统计指标从预先构建的心理健康状态预警等级表查询与比对相应的指标标准来得到心理健康状态预警等级；针对生理数据，根据预先构建的生理健康参数指标标准表即每个指标的平均值与标准差，使用被试生理参数指标计算偏差程度与偏差分数得到生理健康状态疾病预警等级；取二者最严重等级作为心身综合预警等级；所述情感分析模块包括用户文本内容获取单元、用户情感分类单元；所述用户文本内容获取单元用于获取用户发布过的文本内容；所述用户情感分类单元，包括基于关键词词向量特征扩展的情感分类模型，模型构建如下：关键词提取；词向量扩展；建立CNN深度学习模型，对模型进行训练；对用户的文本内容，生成模型输入向量，送入训练好的模型中进行分类，返回用户情绪分类类别；所述词向量扩展为：使用词向量计算工具，利用所有文档对其进行训练，得到预训练好的词向量模型；利用获得的关键词，输入到上述词向量模型中进行相似度计算，得到与该关键词语义相似的若干词向量，与原文档向量组成扩展后的文档向量；所述建立CNN深度学习模型，对模型进行训练为：使用框架，创建一维卷积神经网络提取语义特征与文本的上下文特征；卷积层后连接池化层，抽取每个特征向量的最大值表示该词语向量的最重要特征，将所有特征向量拼接后组成池化层最终的特征向量，后接dropout函数防止过拟合；池化层后接两层全连接层，其作用是将卷积层与池化层学到的深层分布式特征表示映射到样本标记空间，其中第一层全连接层后接relu函数防止反向传播时梯度消失，第二层全连接层后接sigmoid函数进行文本情感分类；设置反向传播优化器，损失函数，训练上述建立好的深度学习模型。

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