摘要
本发明涉及智能检测技术领域,公开了一种基于计算机智能检测抑郁程度的系统及方法,包括:实时采集使用者输入的文本、语音和生理情况的数据信息,并对所述数据信息进行实时处理,得到处理后的数据信息;实时提取所述处理后的数据信息的特征,得到提取后的特征向量;基于所述提取后的特征向量进行模型训练,得到训练好的模型;将提取后的特征向量输入到训练好的模型中,得到概率向量;根据所述概率向量判断使用者的抑郁程度状况,并根据所述抑郁程度状况进行报警。本发明利用计算机技术,通过多维度数据采集与分析,实现对使用者抑郁程度情况的快速、准确检测,为抑郁症的早期发现和干预提供有效手段。
技术关键词
抑郁
特征提取模块
文本
模型训练模块
数据采集模块
生理
计算机
预警模块
Word2Vec模型
预警机制
端点检测算法
音频特征
语音识别引擎
智能检测技术
命名实体识别
随机梯度下降
训练集数据
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门禁智能管理系统
实时图像
门禁智能管理方法
数据存储模块
走廊
情感识别装置
语音采集设备
情感词典
文本情感识别方法
情感识别系统
SCADA系统
趋势预测模型
油气
预警方法
预警装置
代码切片
漏洞检测方法
代码特征
深度学习模型
注意力