南方医科大学学报

作者：谢辉荣, 胡潮滨, 梁国华, 韩红喆, 黄牧, 冯前进

单位：南方医科大学生物医学工程学院，广东 广州 510515

关键词：大学生心理压力,多模态数据融合,自动评估,深度学习,社交媒体情感分析,

基金：国家自然科学基金(52305023);广东省自然科学基金(2024A1515011979)

目的 提出一种融合社交媒体文本与图像信息的多模态大学生心理压力自动评估模型，以提升评估的客观性与准确性，服务高校心理健康智能化建设。 方法 基于深度学习技术，设计包含文本情绪建模、图像情绪建模及多模态融合预测3大模块的评估框架。通过Bi-LSTM提取文本情感特征、U-Net提取图像语义线索，并采用特征拼接策略实现跨模态语义协同，完成轻度、中度、重度3类心理压力的自动识别。研究以广东省多所高校1577名学生的社交平台数据为基础构建多模态标注数据集，清洗后随机抽取252个样本用于模型训练与测试。 结果 在3分类任务中，模型在测试集上表现出色，准确率达92.86%，F1分数为0.9276，展现出良好的稳定性与一致性。混淆矩阵分析亦显示模型能有效区分不同压力等级。 结论 本研究所构建的多模态心理压力评估模型有效融合了非结构化社交行为数据，提升了心理状态识别的科学性与实用性，为智能心理服务系统建设提供了理论支持和技术路径。

来源：2025年第11期

《南方医科大学学报》期刊编辑部

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