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一种情感语义多模态抑郁倾向识别系统 

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申请/专利权人:长春理工大学中山研究院

摘要:一种情感语义多模态抑郁倾向识别系统。属于多模态识别预测技术领域,具体涉及多模态抑郁倾向识别预测技术领域。其解决了目前的抑郁检测设备无法解释判断抑郁症的依据,无法在结果中提供临床决策所需的有效信息这一技术问题。首先根据主题建模对访谈记录进行主题提取,然后使用关键帧生成方法为每个视频片段生成关键帧。接下来,使用不同主题访谈文本中的情感语义信息作为监督,来解释与关键帧相关的面部活动;通过CLIP模型,在表征特征和可解读的情感语义信息之间建立了联系,从而有效地跨模态传递了主题和语义知识;所提出的框架还可以为辅助疾病诊断任务中提供有效的临床决策结果信息提供启发。

主权项:1.一种情感语义多模态抑郁倾向识别系统,其特征在于,所述系统包括:主题提取模块:根据所有受访者的访谈记录,提取出访谈主题集以及与访谈主题集中每个访谈主题依次对应的访谈文本;根据所述访谈文本对所有受访者的访谈视频进行划分,提取出与访谈主题集中每个访谈主题依次对应的访谈视频;将访谈主题及访谈文本输入情感语义模块;将访谈主题及访谈视频输入关键帧提取模块;关键帧提取模块:在每个访谈主题对应的访谈视频中提取出区分抑郁和非抑郁的关键帧;将关键帧输入情感语义模块;将关键帧输入图文匹配模块;情感语义模块:根据输入的访谈主题、关键帧以及访谈文本,并结合人员标签,构建先验语义信息,并将所述先验语义信息输入图文匹配模块;图文匹配模块:利用匹配模型对输入的关键帧和先验语义信息进行匹配,得到最能反应关键帧内容的先验语义信息,与关键帧配对输出。

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