摘 要 常用的抑郁检测方法都是采用的传统的情感分析的方法，比如情感词汇的统计，用户微博情感的极性计算以及聚类分析等。这些方法采用的都是人为的定义特征的方法，需要花费大量的时间定义以及处理特征，同时还需要进行特征的降维和简化等工作。为了自动学习出用户的特征，本文采用了word2vec训练词向量的方法来构建用户的向量表示。由于词向量包含了一定的语义信息，在此基础上构建的用户向量则涵盖了用户的微博文档信息。本文利用构建好的用户向量进行了用户的抑郁分类实验，结果表明本文提出的方法可以应用于抑郁的分类与检测。

【关键词】word2vec 词向量 用户向量 抑郁检测

1 引言

世界卫生组织目前指出，在2020年到来之际抑郁症的发病率将仅次于缺血性心脏病，成为世界上第二大严重的流行疾病。抑郁症心理障碍对人们造成的影响十分巨大，患有抑郁的人群注意力学习能力会相应的下降，工作的效率会大大减小，这极大的影响了这群人的生活。在世界前十种致残或使人丧失劳动能力的主要疾病中有五种是精神疾病，其中抑郁症名列第一给社会带来巨大的危害。

目前抑郁症的检测主要是基于问卷调查的方式，医院或者心理检测机构向参与心理调查的用户发放调研问卷。基于心理测评表的方法能够很好的预测用户是否有心理障碍的迹象，针对心理自评表的得分基本可以判断用户是否有抑郁症等心理障碍。……