一种基于因果表征学习的抑郁症严重程度评估方法及系统

本发明公开了一种基于因果表征学习的抑郁症严重程度评估方法及系统，涉及人工智能技术领域，将被试者和心理医生之间的访谈文本以及每个抑郁症症状的分数输入到已训练完成后的抑郁症评估模型中，输出抑郁症估计的分数，以评估被试者抑郁症的严重程度；抑郁症评估模型的训练过程如下：构建训练数据集，并对训练数据集中的访谈样本进行特征提取得到每个访谈样本的高阶语义特征；通过因果解耦表征模块对高阶语义特征进行解耦处理，得到抑郁症症状之间的因果表征，通过下游抑郁症估计模块对因果表征进行因果处理后输出访谈样本的抑郁症的总分预测值；该抑郁症严重程度评估方法及系统实现了对抑郁症严重程度的准确评估，还提供了一定的心理机制的见解。