本发明属于自然语言处理，尤其涉及一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测方法及系统。
背景技术：
1、随着自然语言处理、机器学习、深度学习、图神经网络等技术的不断发展，研究人员开始分析用户在社交媒体、在线论坛等平台中发布的内容，通过构建模型来自动的检测用户或帖子的自杀意念强度，从而更早地为用户提供个性化干预和心理治疗措施，减少用户自杀的风险。
2、基于在线心理健康论坛的自杀意念检测旨在借助reachout、reddit、壹心理等平台上的用户发帖信息，挖掘并分析具有指示意义的行为模式，进而对论坛内帖子的自杀意念强度进行检测。
3、在早期研究中，大都需要复杂的特征工程来提取特征，然后将这些特征应用于深度学习模型的训练中。然而，基于深度学习(cnn、lstm和attention等)的自杀意念检测模型在提取特征时有一定的局限性，它们通常更擅长捕获帖子文本的语言风格或用户发帖的时间信息，无法建模论坛内用户或帖子之间的各类关系，也无法利用论坛内更加丰富的数据信息。为了克服这一局限，研究人员开始采用图神经网络来构建模型，以更好地捕捉论坛内用户之间的社交互动关系，如好友关系、关注关系和回复关系等。通过构建同质图来表示用户间的社交网络，并结合图注意力网络，模型能够学习到不同社交连接的重要性，从而更全面地理解和利用论坛内的数据。尽管基于图神经网络的自杀意念检测研究取得了丰富的成果，但是这些模型还存在以下问题。首先，在线心理健康论坛的用户群体中，很少有建立好友关系或关注关系等明确的社交关系，而基于互动、行为等异质图中的各类关系之间的关联性较弱。其次，目前的图注意力网络未重视在线心理健康论坛的互动行为，但在线心理健康论坛的互动行为却有其特殊性，具体表现在：①心理咨询专家擅长解决相似的心理健康问题；②普通用户则更加关注与自身经历类似的帖子。在论坛中，由于兴趣、背景、经历等多方面的共鸣，用户对求助者发布的帖子展开了热烈的讨论，并逐渐形成了一个基于互联网的虚拟社群。社群内用户因支持或互动行为产生的用户网络，其邻居经常围绕着相似的心理健康问题，具有独特的社群信息。因此，社群信息的利用对进一步研究自杀意念检测任务具有重要的意义。
4、本发明提出一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测方法及系统，主要基于异质图神经网络构建自杀意念检测模型。与深度学习模型相比，本发明中异质图可以建模多种类型的节点和关系，能够利用论坛内更加丰富的数据信息。这为自杀意念检测研究提供了新的解决思路和方法，不仅丰富了基于图神经网络的自杀意念检测模型，还推动了基于社交媒体的自杀风险评估的发展。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测方法及系统，以解决上述背景技术中提出的现有技术中图注意力网络未利用在线心理健康论坛中社群信息产生的互动行为数据等问题。
2、为实现上述目的，本发明采用以下技术方案实现：
3、一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测方法，包括以下步骤：
4、s1、数据采集；
5、收集社交软件中帖子数据及用户数据，用户数据包括社交行为、社交属性；
6、s2、心理支持关系异质图的构建；
7、创建包含两种节点的心理支持关系异质图，两种节点分别为帖子和用户；在心理支持关系异质图中，节点之间的联系包括用户之间的直接行为支持关系，还包括基于直接行为支持关系定义的心理支持关系；
8、s3、心理支持关系异质图中节点的初始化；
9、采用预训练语言模型bert初始化帖子节点；应用deepwalk算法学习用户在社交网络中的社群信息，以此来初始化用户节点；
10、s4、节点更新策略；
11、通过关系表征，捕获并表达心理支持关系的异质性，同时融合用户的社群信息和帖子的支持内容，利用图神经网络更新帖子节点的向量表示；
12、s5、自杀意念检测；
13、将图神经网络学习到的节点向量与当前帖子的语义特征相结合，通过一个全连接层进行综合分析，实现对帖子自杀意念的检测。
14、优选地，所述行为支持关系包括用户与帖子的发帖关系、帖子与帖子的回复关系，心理支持关系包括用户与用户的心理支持关系、用户对帖子的心理支持关系；所述心理支持关系是基于用户之间的发帖和回复行为来定义，从而在用户和帖子之间所建立的支持联系。
15、优选地，四种类型的关系的具体构建方式如下：
16、用户与帖子的发帖关系：若用户u发表帖子p，则用户u与帖子p之间存在一条有向边，由用户u指向帖子p；
17、帖子与帖子的回复关系：若用户ui发表帖子ps，用户uj发表帖子pt，并且pt是对ps的回复，则帖子pt与帖子ps之间存在一条有向边，由帖子pt指向帖子ps；
18、用户与用户的心理支持关系：若用户ui发表帖子ps，用户uj发表帖子pt，并且pt是对ps的回复，则用户uj与用户ui之间存在一条有向边，由用户uj指向用户ui；
19、用户对帖子的心理支持关系：若用户ui发表帖子ps，用户uj发表帖子pt，并且pt是对ps的回复，则用户uj与帖子ps之间存在一条有向边，由用户uj指向帖子ps。
20、优选地，所述s3中初始化帖子节点，具体如下：
21、利用预训练语言模型bert获得每条帖子的[cls]编码，以此作为帖子节点的初始化信息
22、
23、其中，为帖子节点的初始化信息，pi为帖子节点。
24、优选地，所述s3中初始化用户节点，具体如下：
25、采用deepwalk算法从心理支持关系异质图中学习用户之间的社群信息，这些关系能够反映用户的个人背景以及心理支持专长，且把用户之间互动的社群关系的编码作为用户节点的特征，得到每个用户节点的社群信息
26、
27、其中，为用户节点的初始化信息，ui为用户节点。
28、优选地，所述s4中节点更新策略由三个部分组成：首先，计算待识别帖子与邻居节点之间的注意力权重；其次，计算邻居节点对待识别帖子消息传递的内容；最后，基于注意力权重和消息传递内容，利用图神经网络来聚合消息，从而更新待识别帖子的向量表示；
29、整个更新策略通过公式(3)至公式(9)进行数学描述：
30、
31、
32、其中，k为多头注意力的系数，type表示t或s节点的类型，包含帖子节点或用户节点；wquery、wkey、wvalue和wh为权重矩阵，l为图神经网络的聚合层数，e用于区分心理支持关系的类型，μe是一个可学习的关系因子，为注意力权重的缩放因子，‖为向量的拼接操作，⊕为向量的相加，为向量的数乘，σ为gelu激活函数。
33、优选地，所述s5中自杀意念检测，具体如下：
34、将节点更新策略在心理支持关系异质图中学习到的向量hl(t)和当前帖子的语义特征hb(pi)进行拼接，实现对帖子自杀意念的检测；如公式(10)至公式(12)所示；
35、
36、其中，wo为权重矩阵，b为偏置值，c为数据集的帖子的个数，和yi分别为第i个帖子的预测标签和理想标签。
37、一种应用于上述的自杀意念检测方法中的基于心理支持关系异质图的自杀意念检测系统，包括：
38、构建心理支持关系异质图模块，用于创建包含两种节点和四种关系的心理支持关系异质图，两种节点分别为帖子和用户，四种关系分别为用户与帖子的发帖关系、帖子与帖子的回复关系、用户与用户的心理支持关系、用户对帖子的心理支持关系；
39、节点初始化模块，使用预训练语言模型bert来为帖子节点赋予初始向量表示，并应用deepwalk算法来初始化用户节点的向量表示；
40、节点更新策略，通过图神经网络对帖子节点的向量表示进行迭代更新；
41、解码模块，将图神经网络学习到的节点向量和当前帖子的语义特征结合得到综合特征，通过一个全连接层对综合特征进行解码，实现对帖子自杀意念的检测。
42、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
43、(1)、本发明能够丰富自杀意念检测研究的方法。早期基于社交关系的自杀意念检测模型大都需要好友关系或关注关系等明确的社交关系，但是在线心理健康论坛上的用户极少存在这些社交关系。本发明提出一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测模型，以论坛内的回复为基础，构建用户和帖子的心理支持关系异质图，为自杀意念检测研究提供了新的视角和方法。
44、(2)、本发明能够辅助支持者工作。在线心理健康论坛的求助者数量较多，而具备心理资质的支持者数量相对有限。支持者需要从论坛内海量帖子数据中发现有自杀意念的帖子，并立刻对紧急帖子做出回应，这对支持者来说工作量巨大。本发明能够自动筛选出急需支持和关注的求助帖，从而减轻心理健康专家或论坛版主的工作量。
45、(3)、本发明能够及时向求助者提供有效的服务。以往求助者在论坛内发布求助信息后，需要等待空闲支持者的回应，这种延迟对自杀或抑郁患者可能产生不利的影响。本发明能够实时监控用户发布的信息，并根据帖子的紧急程度提供相应的心理干预治疗，能够为在线心理健康论坛内的用户提供更加优质的服务。
1.一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测方法，其特征在于，所述直接行为支持关系包括用户与帖子的发帖关系、帖子与帖子的回复关系，心理支持关系包括用户与用户的心理支持关系、用户对帖子的心理支持关系；所述心理支持关系是基于用户之间的发帖和回复行为来定义，从而在用户和帖子之间所建立的支持联系。
3.根据权利要求2所述的一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测方法，其特征在于，所述s3中初始化帖子节点，具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测方法，其特征在于，所述s3中初始化用户节点，具体如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测方法，其特征在于，所述s4中节点更新策略由三个部分组成：首先，计算待识别帖子与邻居节点之间的注意力权重；其次，计算邻居节点对待识别帖子消息传递的内容；最后，基于注意力权重和消息传递内容，利用图神经网络来聚合消息，从而更新待识别帖子的向量表示；
6.根据权利要求5所述的一种基于心理支持关系异质图的自杀意念检测方法，其特征在于，所述s5中自杀意念检测，具体如下：
7.一种应用于权利要求1-6任一所述的自杀意念检测方法中的基于心理支持关系异质图的自杀意念检测系统，其特征在于，包括：
