一种基于多实例多模态图注意力的抑郁症识别方法

本发明提供一种基于多实例多模态图注意力的抑郁症识别方法，涉及自然语言处理技术领域。本发明首先将长时间样本按话语级别划分为多个实例。接着，构建具有多维边缘的时间特征图，并采用图卷积网络和图注意力网络对图中的特征进行转换，以增强时间依赖性并与抑郁症的慢性特性相一致。本发明方法在CCC指标上优于现有的基准模型，基于图的融合方法能够将多模态特征对齐到统一空间中，从而有效地提高了抑郁症评估的准确性，为早期发现和干预抑郁症等心理问题提供有力支持，在心理健康、医疗保健等领域具有广阔的应用前景。