信息技术ＸＩＮＸＩＪＩＳＨＵ２０２３年第７期基于ＬＳＴＭ网络的大学生心理健康特征提取方法李平(延安职业技术学院学生处心理中心ꎬ陕西延安７１６０００)摘要:为了提高大学生心理健康特征提取精度ꎬ提出了基于长短期记忆网络(ＬｏｎｇＳｈｏｒｔ￣ＴｅｒｍＭｅｍｏｒｙꎬＬＳＴＭ)的大学生心理健康特征提取方法ꎮ在建立大学生心理健康特征提取模型的基础上ꎬ利用Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ词向量训练心理健康语料库数据ꎬ并将其作为模型的原始特征向量ꎬ采用ＬＳＴＭ网络提取数据特征ꎬ获取大学生心理健康特征分类模型ꎬ完成大学生心理健康特征提取ꎮ仿真结果表明ꎬ提出方法可以准确提取大学生心理健康特征的同时ꎬ降低了大学生心理健康特征提取的时间ꎮ关键词:长短期记忆网络ꎻＷｏｒｄ２ｖｅｃ模型ꎻ心理健康语料库ꎻ心理健康特征ꎻ特征分类中图分类号:ＴＰ３９１文献标识码:Ａ文章编号:１００９－２５５２(２０２３)０７－０１３１－０５ＤＯＩ:１０.１３２７４/ｊ.ｃｎｋｉ.ｈｄｚｊ.２０２３.０７.０２３作者简介:李平(１９７３－)ꎬ女ꎬ硕士ꎬ副教授ꎬ研究方向为大学生心理健康教育与咨询ꎮＦｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆＣｏｌｌｅｇｅＳｔｕｄｅｎｔｓ’ｍｅｎｔａｌｈｅａｌｔｈｂａｓｅｄｏｎＬＳＴＭｎｅｔｗｏｒｋＬＩＰｉｎｇ(ＰｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌＣｅｎｔｅｒｏｆＳｔｕｄｅｎｔＯｆｆｉｃｅｏｆＹａｎ’ａｎＶｏｃａｔｉｏｎａｌａｎｄＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅꎬＹａｎ’ａｎ７１６０００ꎬＳｈａａｎｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆＣｏｌｌｅｇｅＳｔｕｄｅｎｔｓ’ｍｅｎｔａｌｈｅａｌｔｈｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎꎬａｃｏｌｌｅｇｅｓｔｕｄｅｎｔｓ’ｍｅｎｔａｌｈｅａｌｔｈｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＬｏｎｇＳｈｏｒｔ￣ＴｅｒｍＭｅｍｏｒｙ(ＬＳＴＭ)ｎｅｔｗｏｒｋｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ.ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔｏｆＣｏｌｌｅｇｅＳｔｕｄｅｎｔｓ’ｍｅｎｔａｌｈｅａｌｔｈｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌꎬｔｈｅＷｏｒｄ２ｖｅｃｗｏｒｄｖｅｃｔｏｒｉｓｕｓｅｄｔｏｔｒａｉｎｔｈｅｍｅｎｔａｌｈｅａｌｔｈｃｏｒｐｕｓｄａｔａꎬｗｈｉｃｈｉｓｕｓｅｄａｓｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｆｅａｔｕｒｅｖｅ...
