基于深度学习的多模态特征融合个性化压力检测新方法：DSC-ResNet模型与CFFO优化算法

本研究针对社交媒体文本中压力检测存在的标注数据稀缺、计算复杂度高和语境模糊等关键问题，开发了集成FastText、Glove、DeepMoji和XLNet的多模态特征提取方法，结合深度可分离残差网络(DSC-ResNet)和混沌狐优化算法(CFFO)。实验显示该模型准确率达98.42%，F1-score达98.38%，显著优于传统CNN、BiLSTM等模型，为心理健康监测提供了高效解决方案。

　　

在当代社会，压力已成为影响公众健康的隐形杀手。世界卫生组织数据显示，全球约2.8亿人受抑郁症困扰，而社交媒体正成为人们宣泄情绪的重要窗口。Twitter平台每天产生5亿条推文，其中蕴含大量反映用户心理状态的非结构化文本数据。然而，现有压力检测技术面临三大困境：短文本的语义模糊性使传统模型难以捕捉"我好像要撑不下去了"这类隐晦表达；标注数据匮乏导致模型泛化能力受限；复杂的深度学习架构在实时检测场景中面临计算资源瓶颈。

为突破这些限制，Ulligaddala Srinivasarao团队在《Scientific Reports》发表研究，创新性地将四种特征表示方法与轻量化网络相结合。研究人员首先构建包含17,802条标注推文的数据集（70%训练集，30%测试集），通过加权融合机制整合FastText（捕捉子词信息）、Glove（全局语义关系）、DeepMoji（表情符号情感）和XLNet（上下文依赖）的特征向量。核心创新点DSC-ResNet模型通过深度可分离卷积（DSCNN）降低75%计算量，配合残差连接解决梯度消失问题。混沌狐优化算法（CFFO）则通过模拟狐狸捕食行为的双阶段搜索策略，将超参数调优时间缩短至0.96秒。

数据预处理

研究采用四级文本清洗流程：符号化处理将"#Stress"分解为独立标记；去除@提及等社交符号；波特词干化将"feeling"统一为"feel"；过滤"the"等停用词。这种处理使后续特征提取的噪声降低38.7%。

多模态特征提取

实验显示，FastText对罕见词（如自创词"exhausteddd"）的识别准确率比Word2Vec高22%；Glove在"work-pressure"等复合词相似度计算中Pearson系数达0.89；DeepMoji通过注意力机制（Attention）捕捉到"笑着哭"表情的隐含压力信号；XLNet的排列语言模型（PLM）则有效解析了"没有明天"等倒装句的语义。

模型架构创新

DSC-ResNet在ResNet50基础上引入深度可分离卷积层，使3×3卷积的计算量从h²·z_in·z_out降至(h²+z_out)·z_in。测试表明，该设计在保持98.12%召回率的同时，将推理速度提升至传统CNN的8倍。

优化算法突破

CFFO算法采用帐篷混沌映射（Tent Chaotic map）替代随机初始化，其开发阶段通过式(14)-(16)模拟狐狸挖掘动作进行局部搜索，探索阶段则通过式(17)-(19)实现全局逃逸策略。在迭代100次后，模型损失函数收敛速度比遗传算法快3.2倍。

性能验证

在包含8901条推文的测试集上，模型展现出卓越的鲁棒性：对"想结束一切"等明确表述的检测准确率达99.4%，对"周末加班真好"等反讽语句的识别F1-score为97.1%。特别值得注意的是，在SWDD大型抑郁数据集的外部验证中，模型仍保持89.43%的精确度，证明其良好的泛化能力。

这项研究的意义在于三方面突破：方法学上首次将深度可分离卷积引入心理健康领域，为移动端部署提供可能；临床上建立的多模态特征体系能捕捉文字中细微的情感波动；社会应用层面开发的实时检测系统（MAE仅0.63）可为心理危机干预争取黄金时间。未来研究可探索图神经网络（GNN）建模用户社交关系，或结合可解释AI技术（如SHAP）增强模型透明度。正如作者强调："这项技术不是要替代专业诊断，而是为早期筛查提供数字化哨兵。"