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龙图腾网恭喜江汉大学申请的专利一种社交媒体抑郁用户的检测模型的处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114925200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210427097.9，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种社交媒体抑郁用户的检测模型的处理方法是由高望;倪铭;邓宏涛;朱珣;刘哲设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社交媒体抑郁用户的检测模型的处理方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种社交媒体抑郁用户的检测模型的处理方法，用于结合文本特征还有主题特征来抽取抑郁用户相关的用户行为特征，由此训练出的模型对于的抑郁用户具有显著提高的针对性，具有更高的检测精度。方法包括：获取社交媒体平台上的UGC；提取UGC中的文本特征信息；抽取UGC中的主题特征信息；将主题特征信息与文本特征信息进行特征融合，得到融合特征信息；从融合特征信息中提取用户行为特征信息；以用户行为特征信息为样本数据，训练初始化的BiLSTM模型识别输入数据中的抑郁用户。

本发明授权一种社交媒体抑郁用户的检测模型的处理方法在权利要求书中公布了：1.一种社交媒体抑郁用户的检测模型的处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取社交媒体平台上的用户生成内容UGC；提取所述UGC中的文本特征信息；抽取所述UGC中的主题特征信息；将所述主题特征信息与所述文本特征信息进行特征融合，得到融合特征信息；从所述融合特征信息中提取用户行为特征信息；以所述用户行为特征信息为样本数据，训练初始化的BiLSTM模型识别输入数据中的抑郁用户；所述抽取所述UGC中的主题特征信息，包括：通过条件随机场正则化主体模型CRFTM抽取所述UGC中的主题特征信息，在抽取处理过程中，所述CRFTM将所述UGC中的短文本合并为文本长度更长的伪文档，再通过词向量和词相关知识的结合，从所述伪文档中提取出所述主题特征信息；所述CRFTM在抽取所述主题特征信息的过程中，包括以下内容：以基于嵌入的距离度量来计算所述UGC中不同短文本之间的距离，并利用K-中心点聚类算法将所述短文本聚合成长度更长的伪长文档，其中，每个所述伪长文档聚合的短文本数量相同，为整个语料采样一个主题分布，对于每个主题采样一个词分布，表示文档主题密度的的狄利克雷先验超参数，表示所述主题词密度的狄利克雷先验超参数，对于每个所述伪长文档中的每个词，采样每个词，所述每个词的主题分配由下式计算： ，其中，表示词的上下文相关词，表示上下文相关词的集合，表示考虑语义相关性影响的势能函数，表示中词的个数，在所述CRFTM中，坍缩吉布斯采样法用于推断主题标签的后验分布，所述伪长文档中词的主题由下式计算： ，其中，表示当从主题或伪文档中排除词时，该词被分配给主题的次数，表示词汇表的维度，文档的主题分布和主题词—分布分别由下式计算： ， ，其中，表示主题的个数。

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