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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于主题建模的抑郁症对话文本识别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：CN119811628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411747535.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于主题建模的抑郁症对话文本识别系统是由马煜;郭明萱设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主题建模的抑郁症对话文本识别系统在说明书摘要公布了：本发明属于公共卫生技术领域，具体为基于主题建模的抑郁症对话文本识别系统。本发明系统包括：对话文本数据预处理模块，生成高质量的对话数据集；问题部分文本主题挖掘模块，针对问题文本通过微调预训练的S‑B模型，提取问题句子嵌入表示；使用DBSCAN算法对问题句子嵌入向量进行聚类，优化DBSCAN的参数；回答文本情感特征提取模块，采用情感分析工具从回答部分文本提取情感特征，并结合性别特征，构建综合特征矩阵；抑郁症对话文本识别模块，包括使用XGBoost模型对特征矩阵进行筛选，通过逻辑回归模型进行分类，识别抑郁症患者的对话文本。本发明为抑郁症的早期检测提供更高效的辅助手段；并具有更高的自动化程度和准确性。

本发明授权基于主题建模的抑郁症对话文本识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于主题建模的抑郁症对话文本识别系统，其特征在于，包括以下四个模块：对话文本数据预处理模块，问题文本主题挖掘模块，回答文本情感特征提取模块，抑郁症对话文本识别模块；其中： 所述对话文本数据预处理模块，包括对话文本数据清洗、对话文本数据标准化处理，生成高质量的对话数据集； 所述问题文本主题挖掘模块，包括：针对问题文本，通过微调预训练的Sentence-Bert模型，提取问题句子的嵌入表示；具体地，是利用抑郁症相关领域的特征数据对Sentence-Bert模型进行微调，调整模型的权重参数，使其在处理抑郁症对话时能够生成更加精准的句子嵌入表示； 使用微调后的Sentence-Bert模型提取问题部分文本微调的嵌入表示，将这些嵌入表示作为输入特征，供后续用于提取主题类别的聚类算法使用； 然后使用DBSCAN算法对问题句子的嵌入向量进行聚类，自动调整DBSCAN算法的参数，动态识别出不同主题的句子簇，得到主题分布特征；所述参数包括邻域半径和最小样本点数，适应数据的稠密度变化，依据数据集的密度和分布确定最优参数； 所述回答文本情感特征提取模块，包括：根据聚类生成的主题，采用VaderSentiment情感分析工具从回答部分文本提取情感特征，并结合性别特征，构建综合特征矩阵； 所述抑郁症对话文本识别模块，包括使用XGBoost模型对特征矩阵进行筛选，通过逻辑回归模型进行分类，识别抑郁症患者的对话文本。

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复旦大学，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220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”。

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