一种基于Transformer算法的抑郁症情绪等级判断方法

本发明提出一种基于Transformer算法的抑郁症情绪等级判断方法，涉及机器学习与数据挖掘领域。该方法包括：对收集到的用户相关数据进行预处理，得到数据编码序列；使用Transformer编码器，基于多头自注意力机制和代理令牌，对数据编码序列进行相关情绪特征提取，输出特征向量；将特征向量输入决策树，构建情绪判断的EJ决策树模型；将需要判断的用户数据输入到构建完成的EJ决策树模型中，判断用户情绪等级。本方法将Transformer编码器—EJ决策树模型结合，增强模型在抑郁症情绪判断中的判别力和透明度，利用代理令牌，提升情绪特征的判别能力，克服了传统模型过度依赖复杂的卷积或循环神经网络结构的特点，降低时间复杂度，使抑郁症病人情绪等级判断更加准确灵活迅速。