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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开的属于自然语言处理和图神经网络技术领域，具体为基于超图Transformer的多模态社交网络抑郁症检测方法，包括具体步骤如下：对文本数据和图片数据进行预处理，对于文本数据，利用预训练语言模型提取文本特征，并结合主题分析方法构建文本超图，充分捕捉文本数据中语义关联；针对图像数据，通过计算特征表示相关性以构造图像超图，引入视觉超图卷积网络，进一步提取图像特征，加强超图的特征表示能力。本发明的方法针对社交网络抑郁症检测的特点，构建了一个能够反映多模态数据复杂性的超图模型，充分利用了社交网络中文本、图像等多模态数据，综合挖掘跨模态间的复杂关联。
主权项：1.基于超图Transformer的多模态社交网络抑郁症检测方法，其特征在于，包括具体步骤如下：S1：对文本数据和图片数据进行预处理，对于文本数据，利用预训练语言模型提取文本特征，并结合主题分析方法构建文本超图，充分捕捉文本数据中语义关联；S2：针对图像数据，通过计算特征表示相关性以构造图像超图，引入视觉超图卷积网络，进一步提取图像特征，加强超图的特征表示能力；S3：计算文本实体与图像实体的特征相似度以构造图文关系，并通过自适应超图融合算法，构造用户级别超图的综合图文超图表示；S4：引入超图Transformer，计算每个节点的特征，加强超图特征表示，为后续分类任务提供依据；S5：结合超图特征表示，进行抑郁症检测任务，实现了对抑郁症社交网络患者的准确识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 基于超图Transformer的多模态社交网络抑郁症检测方法
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