[发明专利]一种确定被测者的抑郁症严重程度的装置

权利要求书

1.一种确定被测者的抑郁症严重程度的装置，其特征在于，包括：

接收模块，接收与所述被测者关联的用于确定抑郁症的文本，其中所述文本形成文本信息；

处理模块，对提取自所述文本的第一矩阵，使用至少一个双向长短期记忆模型分别基于正向长短期记忆模型和反向长短期记忆模型做并行处理，得到第二矩阵，其中，所述第二矩阵包括所述文本信息的特征数据；

输出模块，将所述第二矩阵处理成向量，并根据所述向量确定所述被测者的所述抑郁症严重程度；

其中，使用至少一个双向长短期记忆模型分别基于正向长短期记忆模型和反向长短期记忆模型做并行处理，得到第二矩阵，进一步包括：

将所述第一矩阵输入所述正向长短期记忆模型，得到正向隐含状态序列[h₀,h₁,h_2,……,h_n]；

将所述第一矩阵上下翻转得到翻转矩阵；

将所述翻转矩阵输入所述反向长短期记忆模型，得到反向隐含状态序列[h’_n,h’_n-1,h’_n-2,……,h’₀]；

其中，所述第二矩阵为所述反向隐含状态序列的最后一个隐含状态序列h’₀。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述第一矩阵是对所述文本进行预处理得到的矩阵。

3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，对所述文本进行预处理，包括：

从所述文本中获取第三矩阵A_i∈A^M×T，所述第三矩阵表示所述文本中句子的嵌入，其中A表示所述第三矩阵，A_i表示所述第三矩阵中的特征，M表示所述句子中的单词个数，T表示所述句子中每个单词的长度；

使用滑动窗口每次对所述第三矩阵滑动预设长度L，得到所述第一矩阵B_i∈B^N×T，所述第一矩阵为相同长度的句子序列，其中B表示所述第一矩阵，B_i表示所述第一矩阵中的特征，N表示所述滑动窗口的长度。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述预设长度L小于所述滑动窗口的长度N，使得所述滑动窗口之间存在重叠。

5.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，当所述滑动窗口的长度N大于所述句子的长度M时，将空缺的长度M-N部分用零进行填充。

6.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，从所述文本中获取第三矩阵，包括：

建立词汇表，并将所述文本中的句子拆成单词列表，其中所述每个单词用长度为T的向量Z表示；

对所述单词列表中的所述每个单词进行编码，得到所述第三矩阵。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：删除所述文本中的停用词。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：还原所述文本中单词的基本形式。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述停用词是利用自然语言工具包NLTK中的停用词列表从所述被测者的所述文本中获取的词。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还原所述文本中单词的基本形式，包括以下的一个或多个：将所述单词的缩写、变化的词尾等不同的表达方式，还原所述单词的基本形式。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，还原所述文本中单词的基本形式，具体为：采用WordNet引文器对所述单词进行引文，所述WordNet引文器删除所述变化的词尾，并返回所述单词的基本形式。