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申请/专利权人：贵州东冠科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的动态心理状态评估方法，包括：获取被监管人群在特定时间内的文字信息，文字信息包括：文本内容、文字时间特征；对文字信息进行预处理，生成待处理文本；对待处理文本进行分词处理，获取待分析文本；从待分析文本提取TF‑IDF特征向量；从文字时间特征中提取时间特征向量，与TF‑IDF特征向量合并为综合特征向量；加载动态心理状态评估模型，输入综合特征向量；获取动态心理状态评估结果，评估结果包括情感类别和识别主题。根据上述技术方案，可以反馈羁押场所中文字书写人的心理状态和情感信息，既保障了被分析人员的合法权益，保护其隐私性不被公开，也保证了心理状态评估的即时、有效和准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的动态心理状态评估方法，其特征在于，包括：获取被监管人群在特定时间内的文字信息，所述文字信息包括：文本内容、文字时间特征；所述文字时间特征包括：文字提交时间、书写时间长度和书写频率；对所述文字信息进行预处理，生成待处理文本；所述预处理包括：对所述文本内容进行清洗，生成直接文本；所述进行清洗时，从所述文本内容中提取特殊信息，对所述特殊信息进行二次特征提取，生成间接文本；所述直接文本和间接文本构成待处理文本；对所述待处理文本进行分词处理，获取待分析文本；从所述待分析文本提取TF-IDF特征向量；从所述文字时间特征中提取时间特征向量，与TF-IDF特征向量合并为综合特征向量；加载动态心理状态评估模型，输入所述综合特征向量；获取动态心理状态评估结果，所述评估结果包括情感类别和识别主题；其中，所述文字时间特征还包括事件特征，所述事件特征是根据文字提交时间从管理人员预先配置好的事件信息关系表中提取的信息；所述事件信息关系表中的内容包括：事件特征、情感类别、识别主题及事件关联时间范围，用于训练动态心理状态评估模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州东冠科技有限公司 一种基于深度学习的动态心理状态评估方法
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