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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种双向门控卷积网络的社交内容抑郁检测方法，获取社交内容中的文本和图像，对文本进行矢量化处理，得到单词向量序列；根据单词向量序列构造词性位置注意力特征矩阵，计算卷积网络的输入矩阵，再经多尺度滤波器卷积得到多通道卷积特征；使用Bi‑GRU对单词向量序列进行编码得到单词表示，通过词向量情感注意力机制在单词间分配权重，得到句子表示；通过残差注意网络对图像进行编码，再通过视觉注意力机制学习图像特定注意力权重，与句子表示聚合成图像特定文本表示；图像特定文本通过学习图像特定文本重要性权重聚合得到最终文本表示；将多通道卷积特征与最终文本表示进行特征拼接，再通过softmax分类器获得是否抑郁及抑郁严重程度。
主权项：1.一种双向门控卷积网络的社交内容抑郁检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取社交内容中的文本和图像，对文本进行矢量化处理，得到单词向量序列；根据单词向量序列构造词性位置注意力特征矩阵，计算卷积网络的输入矩阵，再经多尺度滤波器卷积得到多通道卷积特征；使用Bi-GRU对单词向量序列进行编码得到单词表示，通过词向量情感注意力机制在单词间分配权重，得到句子表示；通过残差注意网络对图像进行编码，再通过视觉注意力机制学习图像特定注意力权重，与句子表示聚合成图像特定文本表示；图像特定文本通过学习图像特定文本重要性权重聚合得到最终文本表示；将多通道卷积特征与最终文本表示进行特征拼接，再通过softmax分类器获得是否抑郁及抑郁严重程度；所述卷积网络的输入矩阵计算如下： ，其中，为卷积网络的输入矩阵，为目标词位置，为影响程度，为权重系数，为词性注意力特征矩阵，为词性向量，为句子位置矩阵，为句子长度；所述词向量情感注意力机制在单词间分配权重的计算如下： ，其中，为相对重要性，为上下文向量，为非线性激活函数，为单词表示，为单词权重矩阵，为单词偏差，为单词注意力权重，为句子表示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种双向门控卷积网络的社交内容抑郁检测方法
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