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申请/专利权人：华南师范大学
摘要：本发明提供一种BERT与LightGBM相集成的心理健康智能监测方法和系统。该方法包括步骤：数据采集和预处理；数据标注和增强；采用预训练的BERT模型提取文本特征和分类预测；采用LSTM网络和特征工程提取行为特征；将提取的文本特征和行为特征集成，形成集成特征向量；利用预训练的LightGBM模型得到分类预测结果；将BERT模型与LightGBM模型的预测结果进行融合；根据融合模型预测结果生成报告。该方法通过BERT和LightGBM模型相集成来提升情感分析的精确度，微调BERT模型以提取情感文本特征，并将这些特征输入LightGBM模型进行情感分类，从而实现两者的有效集成，提升模型的情感分析深度和精确度。
主权项：1.一种BERT与LightGBM相集成的心理健康智能监测方法，其特征在于，包括如下步骤：数据采集和预处理；数据标注和增强；采用预训练的BERT模型提取文本特征和分类预测；采用LSTM网络和特征工程提取行为特征；将提取的文本特征和行为特征集成，形成集成特征向量；利用预训练的LightGBM模型得到分类预测结果；将BERT模型与LightGBM模型的预测结果进行融合；根据融合模型预测结果生成报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 一种BERT与LightGBM相集成的心理健康智能监测方法和系统
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