1、“.....句号等标点符号。本文通过获取具有心理障碍以及没有心理障碍人的微博数据，对这些数据进行格式的清洗，去除不需要的信基于词向量方法的微博用户抑郁预测论文原稿频相差不多的的词汇在训练时隐藏层采用相同的激活方式。采用这种方法可以有效的减少模型计算的复杂度。词向量的训練数据获取本文通过编写爬虫的方法，获取了个患有抑郁症的用户数据以及个没有抑郁的用户的数据。于分类器的实现。词向量简介是发布的通过训练词汇得到词向量的款开源工具......”。

2、“.....根据给定的分此后的语料库，可以使用神经网加权。其中表示词语出现的总次数，除以该用户微博中所有词的次数之和得到词的词频表示。包括两种训练模型，分别是和。如图，模型采用周围的词对中心词进由于最终获得的词向量的值在到之间，所以要把个人信息向量归化到到之间。归化的公式如下用户文档向量本文采用加权词向量的方式获得用户的文档向量，由于词向量包含了上下文的语义信息，由词向量获得的用户文档向......”。

3、“.....将文本数据的向量以及个人信息的向量结合在起作为最终的用户向量表示。个人信息向量个人信息数据包含用户的个人年龄，性别，个人的粉丝数目，关注数目以及总共的点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。关键词词向量用户向量抑郁检测引言世界卫生组织目前指出，用户抑郁预测论文原稿......”。

4、“.....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户向量时考虑到这点，将文本数据的向量以及个人信息的向量结合在起作为最终的用户向量表示。个人信息向量个人信息数据包含用户的个人年龄，性别，个人的粉丝数目，关注数目以及总共的点赞数和转发评论数等。这些基于词向量方法的微博用户抑郁预测论文原稿赞数和转发评论数等。这些数据是体现个人在微博上的社交情况......”。

5、“.....个人信息数据组成的向量用表示。包含了个人信息的相关特征，本文制订了个用户信息特征，所以是组维的向群人的生活。在世界前十种致残或使人丧失劳动能力的主要疾病中有种是精神疾病，其中抑郁症名列第给社会带来巨大的危害。基于的用户向量表示由于微博用户的微博信息由微博文本数据以及个人信息数据组成向量则包含了整个用户微博的语义信息。在这个加权过程中会存在定的词的语义的损失，但是大部分的信息都被保存下来了......”。

6、“.....本文采用方法对词向量进行在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。由于词向量包含了定的语义信息......”。

7、“.....同时也反映了些用户的性格特征。个人信息数据组成的向量用表示。包含了个人信息的相关特征，本文制订了个用户信息特征，所以是组维的向量。基于词向量方法的微博加权。其中表示词语出现的总次数，除以该用户微博中所有词的次数之和得到词的词频表示。基于的用户向量表示由于微博用户的微博信息由微博文本数据以及个人信息数据组成。本文在构建微博用户的基于词向量方法的微博用户抑郁预测论文原稿......”。

8、“.....所以要把个人信息向量归化到到之间。归化的公式如下用户文档向量本文采用加权词向量的方式获得用户的文档向量，由于词向量包含了上下文的语义信息，由词向量获得的用户文档的方法是根据不同的词频采用不同的编码。词频越高的词语，其训练时隐藏层数目越少。词频相差不多的的词汇在训练时隐藏层采用相同的激活方式。采用这种方法可以有效的减少模型计算的复杂度。基于词向量方法的微博息如符号，表情，标点等，获取到文本信息进行词向量的训练......”。

9、“.....词向量简介是发布的通过训练词汇得到词向量的款开源工具。采用于是采用词向量的方法进行试验所以本文去除了与文字无关的符号。采用正则匹配的方式过滤掉无用的信息，最后针对文本进行分词处理，得到个微博文本的分词库。为了保证词向量训练的效果，要将分词库中的停用词去掉络模型将词语表示成向量的形式。主要思想是根据每个词具有不同的词频特性，使用编码方式对词语进行编码......”。