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龙图腾网恭喜华中农业大学申请的专利基于表情符号感知和深宽模型的抑郁情绪识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119377778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411943399.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于表情符号感知和深宽模型的抑郁情绪识别方法及系统是由刘艳;姚金玉;王梓宁;孙丽君设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于表情符号感知和深宽模型的抑郁情绪识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于表情符号感知和深宽模型的抑郁情绪识别方法及系统，属于抑郁情绪识别领域，包括：将待识别的发布内容中输入至预先训练的深度模块，获取深度模块输出的深层特征；将待识别的发布内容及其属性信息输入预先训练的宽度模块，得到宽度模块输出的浅层特征；将深层特征输入第一分类器，得到第一分类器输出的表情符号预测结果，同时，将深层特征和浅层特征拼接后输入第二分类器，得到第二分类器输出的抑郁情绪识别结果为抑郁情绪或非抑郁情绪。本发明通过多任务学习的方式，使得用于抑郁情绪识别的深层特征同时包含了待识别的发布内容的文本和表情符号感知信息，在引入表情符号模态的同时提高了抑郁情绪识别的准确率及泛化性。

本发明授权基于表情符号感知和深宽模型的抑郁情绪识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于表情符号感知和深宽模型的抑郁情绪识别方法，其特征在于，包括：将待识别的发布内容输入至预先训练的深度模块，获取所述深度模块中的语义表示层提取的深层特征，其中，所述待识别的发布内容至少包括文本内容，所述深层特征至少表征所述待识别的发布内容的文本；将待识别的发布内容及其属性信息输入预先训练的宽度模块，得到所述宽度模块输出的浅层特征，其中，所述属性信息包括表征用户画像的用户属性信息；以基于多任务学习的方式执行抑郁情绪识别任务，其中，任务一为表情符号预测任务，任务二为抑郁情绪识别任务；将所述深层特征输入第一分类器，得到所述第一分类器输出的表情符号预测结果，以执行表情符号预测任务，在完成任务一的过程中，输出带有表情符号感知的语义表征作为新的深层特征，新的深层特征同时表征待识别的发布内容的文本和表情符号感知信息，从而使得完成任务二的过程使用的深层特征中包含表情符号感知信息；将所述新的深层特征和所述浅层特征拼接后输入第二分类器，得到所述第二分类器输出的抑郁情绪识别结果为抑郁情绪或非抑郁情绪。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中农业大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区狮子山街1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。