一种基于症状序列的社交媒体用户抑郁检测方法与系统

本发明提出一种基于症状序列的社交媒体用户抑郁检测方法与系统，该方法包括：将清洗后的推文序列以及DSM‑5手册中抑郁症状描述文本序列分别输入至句嵌入模型中进行编码；对帖子与症状描述的相似度得分序列进行症状动态指标计算并输入至预训练模型中进行情感分析，将情绪得分序列输入至Bi‑GRU中进行情绪捕捉处理；将帖子与症状描述的相似度得分序列、症状的动态指标集合和上下文关联的情绪序列进行特征融合；将用户推文序列的整体特征表示输入至多变量时间序列分类器中进行分类，得到分类结果。本发明采用多变量时间序列分类器对整体表示序列进行分类预测，能够充分利用多变量时间序列数据中的动态变化信息，提高抑郁分类结果的准确性和可靠性。