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基于多模态社交情感分类的高校学生心理健康分析

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为了更智能、准确地从高校学生的社交动态中分析学生们的心理健康状态,该研究提出了一种基于多模态社交情感分类的高校学生心理健康分析方法.针对高校学生群体情感表现的复杂性,提出了一种将情感状态表达划分主体情感和侧面情感的分析方法;针对社交动态数据模态的多样性,提出一种多模态数据融合方法.实验结果表明,论文提出的多模态社交情感分类方法在构建的高校学生社交动态数据集上主要情感分类得的准确率达到89.8％,并在多个公开数据集上相对于基准算法提高了4％～6％的分类准确率.
College Students' Mental Health Analysis Based on Multimodal Social Emotion Classification

王芳、赵小明

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中国石油大学(华东)青岛软件学院、计算机科学与技术学院 青岛 266580

中国石油大学(华东)控制科学与工程学院 青岛 266580

深度学习 情感分类 心理健康 多模态融合

国家自然科学基金教育部人文社会科学研究专项任务项目(2021)

6207246921JDSZ3201

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.10.008

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(10)
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