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申请/专利权人：江西财经大学
摘要：本发明公开了一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测方法及系统，涉及自然语言处理技术领域；该方法包括以下步骤：心理支持关系异质图的构建；采用预训练语言模型BERT初始化帖子节点，应用DeepWalk算法学习用户在社交网络中的社群信息来初始化用户节点；节点更新策略：通过关系表征，捕获并表达心理支持关系的异质性，同时融合用户的社群信息和帖子的支持内容，利用图神经网络更新帖子节点的向量表示；自杀意念检测：将图神经网络学习到的节点向量与当前帖子的语义特征相结合，通过一个全连接层进行综合分析，实现对帖子自杀意念的检测。本发明通过构建和利用心理支持关系异质图，能够更准确地检测自杀意念，为自杀预防提供有力的技术支持。
主权项：1.一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据采集；收集社交软件中帖子数据及用户数据，用户数据包括社交行为、社交属性；S2、心理支持关系异质图的构建；创建包含两种节点的心理支持关系异质图，两种节点分别为帖子和用户；在心理支持关系异质图中，节点之间的联系包括用户之间的直接行为支持关系，还包括基于直接行为支持关系定义的心理支持关系；S3、心理支持关系异质图中节点的初始化；采用预训练语言模型BERT初始化帖子节点；应用DeepWalk算法学习用户在社交网络中的社群信息，以此来初始化用户节点；S4、节点更新策略；通过关系表征，捕获并表达心理支持关系的异质性，同时融合用户的社群信息和帖子的支持内容，利用图神经网络更新帖子节点的向量表示；S5、自杀意念检测；将图神经网络学习到的节点向量与当前帖子的语义特征相结合，通过一个全连接层进行综合分析，实现对帖子自杀意念的检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西财经大学 一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测方法及系统
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