CN115495572A - 一种基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，包括如下步骤：采集微博用户的数据，进行预处理；嵌入层将数据编码为实值向量利用抑郁情绪表达词典统计文本中的抑郁情绪表达，编码为抑郁情绪表达向量；将嵌入层获取的抑郁情绪表达向量输入至特征抽取层，情绪原因特征单元通过Bi‑GRU进行原因事件抽取，找出是否有导致当前情绪的原因事件；利用复合情绪知识单元结合Bi‑GRU对文本的复合情绪变化特征进行抽取；将特征抽取层中的隐含层输入到胶囊层；胶囊层得出结果分类训练，利用抑郁情绪分类胶囊的实例化参数重建抑郁情绪表达，捕捉预测抑郁情绪的特征。本发明克服了抑郁情绪辅助检测方法对抑郁情绪类型分类粒度过粗问题。
Description
技术领域
本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法。
背景技术
抑郁情绪是一种常见的精神障碍，其三种主要症状是持续的情绪低落、兴趣丧失和精力缺乏。根据世界卫生组织的报告，全球大约有2.64亿抑郁情绪患者。然而，全世界抑郁情绪患者的治愈率仍然很低。造成治愈率低的主要原因有两个。首先，传统的治疗抑郁情绪的方法费时、昂贵、甚至无效。诊断和治疗的费用对于经济困难的患者来说是一个沉重的负担，因此他们不愿意寻求医生的帮助。其次，在抑郁情绪诊断的临床访谈中，患者可能会因为害怕他人对抑郁情绪的偏见或歧视行为而隐藏自己的真实心理状态2。在这种情况下，临床医生无法做出正确的诊断。上述因素使得自动抑郁情绪辅助检测系统成为必要，它可以帮助个体私下评估自己的抑郁情绪状态，并增加他们咨询心理医生的意愿。此外，当患者隐藏真实的心理状态时，该系统对心理医生诊断抑郁情绪也有很大的帮助。
随着社交媒体的兴起，越来越多的人喜欢在社交媒体上分享自己的生活状态。而对于抑郁情绪患者，由于在现实生活中容易受到相对较高的心理压力，使得他们更多的倾向于在社交媒体上分享自己的抑郁情绪状态和寻求帮助。Moreno等人3证明，Facebook上的状态更新可以用于揭示严重抑郁情绪发作的症状，而Park等人4在Twitter的平台下发现了最初的证据，郁症患者倾向在社交媒体上发布有关抑郁情绪甚至治疗的信息。
但现有技术存在如下不足：
忽略了用户情绪的复杂性，通常直接把负面情绪归结为抑郁情绪倾向。
忽略了抑郁情绪患者的其他因素，除用户的情绪外，未将原因事件、复合情绪等因素考虑进来。
发明内容
本发明提供一种基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，克服了现有抑郁情绪辅助管理方法对用户抑郁表达复杂性的忽略问题和现有抑郁情绪辅助检测方法对抑郁情绪类型分类粒度过粗问题，提高诊断效率的目的。
本发明在提供如下的技术方案：
一种基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，其包括如下步骤：
第一步，采集微博用户的文本数据，并对所获取的文本数据进行预处理；
第二步，嵌入层将预处理后的文本数据编码为实值向量利用抑郁情绪表达词典统计预处理后的文本数据中的抑郁情绪表达，并将其编码为抑郁情绪表达向量；
第三步，将嵌入层获取的抑郁情绪表达向量输入至特征抽取层，情绪原因特征单元通过 Bi-GRU进行原因事件抽取，找出是否有导致该情绪的原因事件；再利用复合情绪知识单元结合Bi-GRU对预处理后的文本数据的复合情绪变化特征进行抽取；
第四步，将特征抽取层中的隐含层输入到胶囊层；
第五步，将胶囊层得出的结果进行分类，进行重建训练，利用抑郁情绪分类胶囊的实例化参数重建抑郁情绪表达，捕捉预测抑郁情绪的关键特征。
进一步地，所示文本数据包括微博文本和发布时间。
进一步地，所述预处理的具体步骤为：将所述微博用户的数据分成由ni个词构成，表示为
其中i为所述微博用户的文本数据，
为第ni个词。
进一步地，所述嵌入层将所述
的编码为实值向量
进一步地，所述胶囊层分为初级胶囊层，中间胶囊层和抑郁情绪分类胶囊层。
进一步地，所述第四步的具体步骤为：所述初级胶囊层使用所述特征抽取层中的隐含层得到的张量作为输入，所述初级胶囊经由动态路由机制转化为所述中间胶囊层和抑郁情绪分类胶囊层。
进一步地，所述Bi-GRU为序列编码器。
进一步地，所述初级胶囊层包含句子和抑郁情绪表达的表示。
进一步地，所述第四步具体为：所述初级胶囊通过共享权重的路由机制被转化为中间胶囊层和后续的抑郁情绪分类胶囊层。
进一步地，所述第五步的具体步骤为：
S501、计算每一个微博用户的文本数据i的margin损失：
其中,
表示微博用户的文本数据i的分类胶囊j的输出向量，
表示相应类别的存在概率，是微博用户的文本数据i的掩码，m+和m-是超参数；
S502、利用所有分类胶囊的输出向量qj(j∈[1,C])来与抑郁情绪表达一起重建抑郁情绪表达术语的表示：
其中，vmask是一个单热掩码，其表示基本真理分类值1，其余值为0，方法通过这个掩码和分类胶囊导出两个向量，即vrecon1和vrecon2；
S503、为了进行预测，每个微博用户的文本数据和微博用户的文本数据中的一个可选抑郁情绪表达被送入网络，并将长度最大的分类胶囊上的类别分配给微博用户的文本数据：
其中，Loss表示总体损失，超参λ用于调整
的权重。
本发明的有益技术效果至少在于以下几点：
(1)本发明提供的基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，克服了现有抑郁情绪辅助管理方法对用户抑郁情绪表达复杂性的忽略问题，达到提升抑郁情绪检测准确率的效果。
(2)同时，克服了现有抑郁情绪检测方法对抑郁情绪类型分类粒度过粗问题，通过抑郁情绪检测模型判断抑郁情绪子类，达到提高诊断效率的目的。
(3)良好的抑郁情绪辅助检测效果：本发明设计了一种结合复合情绪、情绪原因事件和抑郁情绪表达的抑郁情绪检测方法，抽取与抑郁情绪相关的特征，并动态调整各种特征的权重，以精准辅助检测抑郁情绪及其类型，为心理健康事业提供有效的帮助和支持。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法的流程及原理示意图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，下述的实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例
参见图1，本发明实施例提供的基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，在社交网络的场景下，完成社交文本的抑郁情绪类别分析，以实现线上抑郁情绪的精准诊断。具体实现过程，包括如下步骤：
第一步，采集微博用户的数据，数据包括用户的微博文本和发布时间，并对所获取的文本进行预处理。用户输入的文本i由ni个词构成，其可以表示为
第二步，嵌入层将预处理后的文本编码为实值向量，同时利用抑郁情绪表达词典统计文本中的抑郁情绪表达，并将其编码为抑郁情绪表达向量。嵌入层将每个词
编码为实值向量
则句子就可以被序列编码器编码为句子向量。
第201步，本方法中使用Bi-GRU作为序列编码器，其中隐藏层状态
的更新如下：
GRU(Gated Recurrent Unit)也称门控循环单元结构，它也是长短期记忆模型(Long Short Term Memory,LSTM)的变体，能够有效捕捉长序列之间的语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象。同时GRU的结构和计算要比LSTM更简，Bi-GRU是将GRU模型应用两次且方向不同，再将两次得到的结果进行拼接作为最终输出。
第202步，为了突出与抑郁情绪表达接近的潜在词汇，采用了位置临近策略，计算第t 个词与抑郁情绪表达词之间的相关性
k是第一个抑郁情绪表达词的索引，ni是句子的长度，α、β、γ是预先设定好的常数。
并利用r来帮助序列编码器根据给定的抑郁情绪表达词汇找到可能的关键字。
基于上述两个公式，与抑郁情绪表达词距离较远的词的显著性将被降低。注意，当带注释的抑郁情绪表达术语不可用时，这种位置邻近性在测试过程中可能是可选的。
第三步，嵌入层获取的向量输入至特征抽取层，其中情绪原因特征单元通过Bi-GRU进行原因事件抽取，找出是否有导致该情绪的原因事件；利用复合情绪知识单元结合Bi-GRU对文本的复合情绪变化特征进行抽取。从序列编码器中获得的向量输入至胶囊层，胶囊层由三部分构成，初级胶囊、中间胶囊和抑郁情绪分类胶囊层。初级胶囊层包含一组神经元，由序列编码器的隐藏向量构建。具体来说，对第i个句子的隐藏层
进行卷积运算，并取其输出来构成初级胶囊。因此，初级胶囊包含句子和抑郁情绪表达的表示。
第四步，特征抽取层中的隐含层输入到胶囊层，胶囊神经网络层由三部分构成：初级胶囊层，中间胶囊层和抑郁情绪分类胶囊层。初级胶囊层将使用特征抽取层的隐含层得到的张量，将特征抽取层数据作为输入。初级胶囊经由动态路由机制转化为中间胶囊层和抑郁情绪分类胶囊层。初级胶囊通过共享权重的路由机制被转化为中间层和后续的抑郁情绪分类胶囊层。与传统动态路由算法不同，本方法的路由算法同时保留了本地的接近信息，并大大减少了训练参数。
第五步，抑郁情绪分类胶囊层得出的结果，进行重建训练，利用抑郁情绪分类胶囊的实例化参数重建抑郁情绪表达，以捕捉预测抑郁情绪的关键特征。
抑郁情绪分类胶囊层得出的结果，进行重建训练，利用抑郁情绪分类胶囊的实例化参数重建抑郁情绪表达，以捕捉预测抑郁情绪的关键特征。
方法对模型训练目标是双重的。一方面，训练优化目标是使正确的分类胶囊的长度最大化，因为它表明相应类别存在的概率。另一方面为了加强对文本的理解，本方法在训练过程中还设置了重构模块，以鼓励分类胶囊捕捉抑郁情绪表达和其相应的情感之间的互动模式。
第501步，计算每一个给定的句子i的margin损失:
上述公式中,
表示句子i的分类胶囊j的输出向量。
表示相应类别的存在概率，是句子i的掩码，m+和m-是超参数。
第502步，利用所有分类胶囊的输出向量qj(j∈[1,C])来与抑郁情绪表达一起重建抑郁情绪表达术语的表示。
vmask是一个单热掩码，其表示基本真理分类值1，其余值为0。然后，方法通过这个掩码和分类胶囊导出两个向量，即vrecon1和vrecon2。
最终，用Loss来表示总体损失，其中超参λ用于调整
的权重。
第503步，为了进行预测，每个句子和句子中的一个可选抑郁情绪表达被送入网络，并将长度最大的分类胶囊上的类别分配给句子。
损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。是用来评估模型的预测值与真实值不一致的程度，也是神经网络中优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程，损失函数越小，说明模型的预测值就越接近真实值。
综上所述，本发明的基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，用于检测用户发表的社交文本中所表现出的抑郁情绪倾向。一种基于复合情绪分析的抑郁情绪检测方法包括一种基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法和一种重建抑郁情绪表达的模型训练算法。基于胶囊神经网络的复合情绪抽取算法，相较于传统的情绪抽取方法，同时考虑了导致该情绪的情绪原因以及复合情绪的表达，从而可以更加准确地判断用户是长期抑郁情绪还是短期抑郁情绪。(长期抑郁情绪是无原因的、持久的，短期抑郁情绪一般是指有原因事件的)。重建抑郁情绪表达的模型训练算法，通过重建鼓励分类胶囊捕捉抑郁情绪表达和其相应的情感之间的互动模式。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的试验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，其特征在于，其包括如下步骤：
第一步，采集微博用户的文本数据，并对所获取的文本数据进行预处理；
第二步，嵌入层将预处理后的文本数据编码为实值向量利用抑郁情绪表达词典统计预处理后的文本数据中的抑郁情绪表达，并将其编码为抑郁情绪表达向量；
第三步，将嵌入层获取的抑郁情绪表达向量输入至特征抽取层，情绪原因特征单元通过Bi-GRU进行原因事件抽取，找出是否有导致当前分析的微博用户的文本数据所表达的情绪的原因事件；再利用复合情绪知识单元结合Bi-GRU对预处理后的文本数据的复合情绪变化特征进行抽取；
第四步，将特征抽取层中的隐含层输入到胶囊层；
第五步，将胶囊层得出的结果进行分类，进行重建训练，利用抑郁情绪分类胶囊的实例化参数重建抑郁情绪表达，捕捉预测抑郁情绪的关键特征。
2.根据权利要求1所述的基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，其特征在于，所示文本数据包括微博文本和发布时间。
3.根据权利要求1所述的基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，其特征在于，所述预处理的具体步骤为：将所述微博用户的数据分成由ni个词构成，表示为
其中i为所述微博用户的文本数据，
为第ni个词。
4.根据权利要求3所述的基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，其特征在于，所述嵌入层将所述
的编码为实值向量
5.根据权利要求1所述的基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，其特征在于，所述胶囊层分为初级胶囊层，中间胶囊层和抑郁情绪分类胶囊层。
6.根据权利要求5所述的基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，其特征在于，所述第四步的具体步骤为：所述初级胶囊层使用所述特征抽取层中的隐含层得到的张量作为输入，所述初级胶囊经由动态路由机制转化为所述中间胶囊层和抑郁情绪分类胶囊层。
7.根据权利要求1所述的基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，其特征在于，所述Bi-GRU为序列编码器。
8.根据权利要求5所述的基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，其特征在于，所述初级胶囊层包含句子和抑郁情绪表达的表示。
9.根据权利要求5所述的基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，其特征在于，所述第四步具体为：所述初级胶囊通过共享权重的路由机制被转化为中间胶囊层和后续的抑郁情绪分类胶囊层。
10.根据权利要求1所述的基于复合情绪分析的抑郁情绪辅助管理方法，其特征在于，所述第五步的具体步骤为：
S501、计算每一个微博用户的文本数据i的margin损失：
其中,
表示微博用户的文本数据i的分类胶囊j的输出向量，
表示相应类别的存在概率，是微博用户的文本数据i的掩码，m+和m-是超参数；
S502、利用所有分类胶囊的输出向量qj(j∈[1,C])来与抑郁情绪表达一起重建抑郁情绪表达术语的表示：
其中，vmask是一个单热掩码，其表示基本真理分类值1，其余值为0，方法通过这个掩码和分类胶囊导出两个向量，即vrecon1和vrecon2；
S503、为了进行预测，每个微博用户的文本数据和微博用户的文本数据中的一个可选抑郁情绪表达被送入网络，并将长度最大的分类胶囊上的类别分配给微博用户的文本数据：
其中，Loss表示总体损失，超参λ用于调整
的权重。
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| CN115495572B (zh) | 2023-05-26 |
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