一种微博用户自杀风险检测方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN201910645815.8
IPC分类号：G06F16/35;G06F16/958;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2019-07-17
申请人：
清华大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种微博用户自杀风险检测方法及装置
申请号	CN201910645815.8	申请日期	2019-07-17
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-11-22	公开/公告号	CN110489552A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/35	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;F;1;6;/;9;5;8;;;G;0;6;F;4;0;/;3;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	清华大学	申请人地址	北京市海淀区清华园北京-82信箱变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	清华大学	当前权利人	清华大学
发明人	冯铃;曹檑;张慧君
代理机构	北京路浩知识产权代理有限公司	代理人	苗晓静

摘要

本发明实施例提供一种微博用户自杀风险检测方法及装置，方法包括：获取每条微博的自杀领域词向量；利用LSTM模型和注意力机制对每条微博的自杀领域词向量进行处理，获取每条微博的文本表示矩阵；将每条微博的文本表示矩阵和图像表示矩阵拼接成每条微博的微博表示矩阵；利用LSTM模型和注意力机制对所述多条微博的微博表示矩阵进行处理，获取微博用户的自杀风险概率表示矩阵；根据微博用户的自杀风险表示矩阵和微博用户的微博社交行为信息矩阵，获取微博用户的自杀风险概率。本发明实施例基于自杀领域词向量、神经网络模型和注意力机制能够较好地理解微博中的隐式自杀倾向表达，从而检便于从日常微博中检测潜在的微博自杀风险。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供