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申请/专利权人：四川大学华西医院

摘要：本发明提供一种基于机器学习的心理测评方法、系统、设备及介质，涉及数据分析技术领域，所述方法包括：获取不同维度的多个心理测量表，心理测量表包括多个测试题，各心理测量表中的各测试题组成测试题集；采用自然语言处理技术，确定不同的测试题间的相似度，并将相似度大于预设阈值的多个测试题分别确定为待删除题；将各待删除题按照重要性或相对重要性由低到高，从测试题集中逐个删除，直至剩余测试题集满足预设条件，剩余测试题为未被删除的多个测试题；将剩余测试题集确定为目标测试题集；利用目标测试题集从待测对象获取测评数据，根据测评数据得到对应的心理测评结果。本发明提高了大规模人群心理测评的准确性。

主权项：1.一种基于机器学习的心理测评方法，其特征在于，所述方法包括：获取不同维度的多个心理测量表，所述心理测量表包括多个测试题，各所述心理测量表中的各所述测试题组成测试题集；获取各所述心理测量表的历史数据，采用机器学习法分别对各所述历史数据进行训练，得到各所述心理测量表对应的目标分类模型；根据各所述目标分类模型，确定各所述测试题在对应的所述目标分类模型上的贡献率，根据各所述测试题的贡献率确定对应测试题的夏普利值；根据各所述夏普利值，分别确定各所述测试题的重要性及相对重要性；采用自然语言处理技术，确定不同的所述测试题间的相似度，并将相似度大于预设阈值的多个所述测试题分别确定为待删除题；将各所述待删除题按照重要性或相对重要性由低到高，从所述测试题集中逐个删除，直至剩余测试题集满足预设条件，所述剩余测试题为未被删除的多个所述测试题；将所述剩余测试题集确定为目标测试题集；利用所述目标测试题集从待测对象获取测评数据，根据所述测评数据得到对应的心理测评结果；所述历史数据包括历史测评数据及对应所述历史测评数据的分类结果，所述采用机器学习法对各所述历史数据进行训练，得到各所述心理测量表对应的目标分类模型，包括：将所述心理测量表对应的所述历史测评数据及所述分类结果，按照预设比例随机划分为训练集、测试集及验证集，基于所述训练集、所述测试集及所述验证集，采用XGBoost算法进行模型训练；通过网格搜索法，在训练集和测试集上确定最优超参数组合；基于所述最优超参数组合，利用所述训练集和所述测试集训练得到初始分类模型；利用所述验证集对所述初始分类模型进行验证，将验证通过的所述初始分类模型确定为所述心理测量表对应的所述目标分类模型；所述根据各所述夏普利值，分别确定各所述测试题的重要性，包括：根据各所述夏普利值，将各所述测试题在对应的所述心理测量表中排序；根据各所述测试题在对应的所述心理测量表中的排序位置，确定对应的所述测试题的重要性；所述根据各所述夏普利值，分别确定各所述测试题的相对重要性，包括：根据各所述测试题在对应的所述心理测量表中的排序位置，确定对应的所述测试题的相对重要性，计算公式为： 其中，表示测试题在对应的所述心理测量表中的相对重要性，表示测试题在对应的所述心理测量表中的排序位置，表示测试题对应的所述心理测量表的题目总数；所述采用自然语言处理技术，确定不同的所述测试题间的相似度，包括：通过预训练语言模型，分别确定各所述测试题的向量值，公式为： 其中，表示测试题的向量值，表示向量维度，表示测试题，表示预训练语言模型；根据各所述向量值，计算任意两个测试题间的相似度，计算公式为： 其中，表示任意两个测试题和之间的相似度。

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