基于大语言模型的儿科抑郁症风险等级确定方法及装置

本申请涉及基于大语言模型的儿科抑郁症风险等级确定方法及装置，其方法包括：基于原始文本数据，进行统一编码、噪声清除、分句、词性标注、语音转文本及脱敏处理，得到标准化文本；将所述标准化文本数据输入预设的大语言模型，通过分词嵌入生成语义向量；基于所述语义向量，利用预设的情绪识别模型，提取抑郁症状实体及其特征项；基于所述症状实体和特征项，依据预设的抑郁症候标准词典和同义词扩展词表进行映射，获取可量化的结构化特征向量；基于所述结构化特征向量，获取儿童抑郁症的风险评估等级。本申请提升了非结构化文本中抑郁症状的识别准确率，降低了人工解读的时间成本。