摘要
文本分类技术能够帮助心理咨询对话系统自动判别用户的心理状态,以便在聊天过程中正确对用户进行心理治疗及心理健康干预,在心理学领域中具有良好的应用前景.本文在近年提出的Emotional First Aid Dataset心理咨询语料库上依次构建了烦恼类型、心理疾病、伤害身体倾向三个文本多分类任务,提出了该语料库的数据预处理方案,同时研究了BERT、RoBERTa等6个深度学习语言模型在这些多分类任务上的性能,并以这些模型作为基学习器构建了集成模型.实验结果表明,XLNet、RoBERTa、ERNIE模型在多个任务上的表现较为突出,同时集成学习能显著地提高分类模型的预测准确率,整体取得了良好的效果.
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