基于分层知识增强的抑郁症识别方法及系统、电子设备

本发明涉及深度学习领域，提供一种基于分层知识增强的抑郁症识别方法及系统、电子设备，方法包括：获取待测用户的目标数据，所述目标数据中至少包含从待测用户的动作视频数据中提取的文本特征信息、音频特征信息以及视觉特征信息；从预先构建的知识库中选择与所述目标数据相关性最高的若干个知识项，使用若干个所述知识项构建知识集；通过多级融合网络将知识集和目标数据进行数据融合，输出待测用户的抑郁症识别结果。用以解决应用深度学习技术处理抑郁症辅助诊断任务时，诊断结果不够准确的缺陷。本申请的方案中可以通过多级融合网络对采集的多种目标数据进行分层次的数据融合，对于复杂的抑郁症识别任务，也能准确的提供抑郁症识别结果。