技術(shù)特征：

1.一種基于文本特征融合的心理健康智能評估方法，其特征在于，所述方法適用于基于文本特征融合的心理健康智能評估系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：手寫筆跡數(shù)據(jù)采集模塊、預(yù)處理模塊、多模態(tài)特征提取模塊、跨模態(tài)特征融合模塊、決策集成模塊以及分類結(jié)果評估模塊；

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于文本特征融合的心理健康智能評估方法，其特征在于，所述s1中，采集測試者的手寫筆跡圖片數(shù)據(jù)，獲取手寫筆跡圖片數(shù)據(jù)集與文本語義數(shù)據(jù)集；通過所述預(yù)處理模塊對所述手寫筆跡圖片數(shù)據(jù)集和文本語義數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，提取手寫文本的內(nèi)容信息，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于文本特征融合的心理健康智能評估方法，其特征在于，所述s1中，對手寫筆跡圖片數(shù)據(jù)集和文本語義數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，通過光學字符識別ocr技術(shù)，提取手寫文本的內(nèi)容信息，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于文本特征融合的心理健康智能評估方法，其特征在于，所述s2，采用改進的bert模型對文本語義數(shù)據(jù)集進行語義特征提取，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于文本特征融合的心理健康智能評估方法，其特征在于，所述s2中，采用改進的mobilevit模型對手寫筆跡圖片數(shù)據(jù)集進行視覺特征提取，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于文本特征融合的心理健康智能評估方法，其特征在于，所述s2中，筆跡特征提取器，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于文本特征融合的心理健康智能評估方法，其特征在于，所述s3中，將不同模態(tài)的特征輸入跨模態(tài)融合模塊，進行綜合處理，獲得融合視覺、語義以及筆跡心理學的領(lǐng)域知識的綜合特征數(shù)據(jù)，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于文本特征融合的心理健康智能評估方法，其特征在于，所述s4中，通過多個分類器，對融合后的特征進行分類決策，通過軟投票策略綜合各分類器的預(yù)測結(jié)果，包括：

9.一種基于文本特征融合的心理健康智能評估系統(tǒng)，所述基于文本特征融合的心理健康智能評估系統(tǒng)用于實現(xiàn)如權(quán)利要求1-8任一項所述基于文本特征融合的心理健康智能評估方法，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

10.一種基于文本特征融合的心理健康智能評估設(shè)備，其特征在于，所述基于文本特征融合的心理健康智能評估設(shè)備包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于文本特征融合的心理健康智能評估方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取受試者的手寫筆跡圖像，基于OCR技術(shù)進行手寫文字識別對圖像及文本數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，采集受試者筆跡圖像后的心理調(diào)查問卷；根據(jù)預(yù)處理后的圖像及文本數(shù)據(jù)，基于改進的MobileVit模型提取多尺度筆跡特征、基于標準字庫對比提取個性化手寫特征、基于改進的Bert模型提取文本語義特征，而后進行跨模態(tài)特征融合；通過大規(guī)模預(yù)訓練模型對跨模態(tài)融合特征進行分析和預(yù)測，實現(xiàn)心理健康的智能評估；結(jié)合心理調(diào)查問卷情況，對心理健康智能評估結(jié)果進行驗證和評價，確保評估結(jié)果的準確性和可靠性。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)對受試者心理健康狀態(tài)的智能、精準評估。

技術(shù)研發(fā)人員：阿孜古麗·吾拉木,陳志杰,劉欣,張德政,任繼平,栗輝
受保護的技術(shù)使用者：北京科技大學
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23