本申请实施例提供了一种心理辅导训练方案的确定方法及装置，所述方法包括：通过与用户的交互问询，获取用户在每一次心理辅导训练后的训练感受数据,将训练感受数据输入第一分类模型，通过第一分类模型识别用户在每一次心理辅导训练后的训练结果，并统计所述用户在当前一个训练周期内的训练结果；根据用户在当前一个训练周期内的训练结果确定用户下一个训练周期的训练方案。解决了心理机器人按照预先设定好的辅导流程对用户进行心理辅导，无法满足不同用户的个性化需求，导致辅导结果不理想的问题。的问题。的问题。
【技术实现步骤摘要】
心理辅导训练方案的确定方法及装置
[0001]本申请涉及心理机器人
，具体而言，涉及一种心理辅导训练方案的确定方法及装置。
技术介绍
[0002]心理机器人是基于人工智能实现的对用户进行心理治疗/辅导的产品，心理机器人可以在使用过程中，根据用户的选择或与用户的交互以确定用户存在的心理问题，进而采用合适的方式对用户进行心理治疗或辅导，用户可在无需心理医生等第三方的协助下，调节自身的心理问题。
[0003]相关技术中，涉及到在一定周期内与用户进行交互的应用场景，往往是按照预设的固定流程，或采用固定的策略与用户完成交互。这种交互方式存在一些弊端。在心理机器人进行心理治疗/辅导过程中，由于用户进行练习的效果往往因人而异，有可能用户在当前的时间周期结束时并未起到预期的练习效果，而心理机器人在下一个时间周期开始时，依然按照原先设定的策略对用户进行下一阶段的相应练习。这种情况不仅无法对用户起到预期效果，甚至还会引起对用户的负反馈，造成用户提前终止整个心理治疗/辅导的流程。另一方面，用户使用心理机器人的频率也难以固定，例如，按照预设流程，用户在当前时间周期内应完成至少七次练习，但用户在当前时间周期内，实际仅进行了一次练习，则同样在当前的时间周期结束时无法起到预期的练习效果，该状态下按照原先的策略对用户进行下一阶段的相应练习，同样会对用户后续练习效果以及整体的治疗/辅导效果造成影响。
[0004]针对相关技术中，心理机器人按照预先设定好的辅导流程对用户进行心理辅导，无法满足不同用户的个性化需求，导致辅导结果不理想的问题，目前尚未有有效的解决办法。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供了一种心理辅导训练方案的确定方法及装置，以至少解决相关技术中心理机器人按照预先设定好的辅导流程对用户进行心理辅导，无法满足不同用户的个性化需求，导致辅导结果不理想的问题。
[0006]在本申请的一个实施例中，提出了一种心理辅导训练方案的确定方法，包括：通过与用户的交互问询，获取用户在每一次心理辅导训练后的训练感受数据，其中，所述训练感受数据用于指示所述用户进行心理辅导后的感受；将所述训练感受数据输入第一分类模型，通过所述第一分类模型识别所述用户在每一次所述心理辅导训练后的训练结果，并统计所述用户在当前一个训练周期内的训练结果，其中，所述第一分类模型为对初始超长文本分类模型训练得到的模型；根据所述用户在当前一个训练周期内的训练结果确定所述用户下一个训练周期的训练方案。
[0007]在本申请的一个实施例中，还提出了一种心理辅导训练方案的确定装置，包括：获取模块，用于通过与用户的交互问询，获取用户在每一次心理辅导训练后的训练感受数据，
其中，所述训练感受数据用于指示所述用户进行心理辅导后的感受；处理模块，用于将所述训练感受数据输入第一分类模型，通过所述第一分类模型识别所述用户在每一次所述心理辅导训练后的训练结果，并统计所述用户在当前一个训练周期内的训练结果，其中，所述第一分类模型为根据初始超长文本分类模型训练得到的模型；确定模块，用于根据所述用户在当前一个训练周期内的训练结果确定所述用户下一个训练周期的训练方案。
[0008]在本申请的一个实施例中，还提出了一种计算机可读的存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0009]在本申请的一个实施例中，还提出了一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0010]通过本申请实施例，通过与用户的交互问询，获取用户在每一次心理辅导训练后的训练感受数据,将训练感受数据输入第一分类模型，通过第一分类模型识别用户在每一次心理辅导训练后的训练结果，并统计所述用户在当前一个训练周期内的训练结果；根据用户在当前一个训练周期内的训练结果确定用户下一个训练周期的训练方案。解决了心理机器人按照预先设定好的辅导流程对用户进行心理辅导，无法满足不同用户的个性化需求，导致辅导结果不理想的问题。在心理机器人对用户进行心理治疗/辅导过程中，在每个时间周期结束后基于用户的练习状况判断用户的练习效果是否达到预期，根据用户的实际状态调整下一阶段的策略，进而令用户在每一阶段的练习都可以达到预期的效果，以使得用户整体的治疗/辅导效果，以及对心理机器人的使用黏性均得以改善。
附图说明
[0011]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是本申请实施例的一种心理辅导训练方案的确定方法的移动终端的硬件结构框图；图2是根据本申请实施例中一种可选的心理辅导训练方案的确定方法的流程图；图3为本申请实施例的一种可选的一个完整的时间周期内用户训练结果示意图；图4是根据本申请实施例的一种可选的心理辅导训练方案的确定装置的结构框图；图5是根据本申请实施例的一种可选的电子装置结构示意图。
具体实施方式
[0012]下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0013]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
[0014]本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本申请实施例的一种心理辅导训练方案的
确定方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个（图1中仅示出一个）处理器102（处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
[0015]存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中的心理辅导训练方案的确定方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0016]传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种心理辅导训练方案的确定方法，其特征在于，包括：通过与用户的交互问询，获取用户在每一次心理辅导训练后的训练感受数据，其中，所述训练感受数据用于指示所述用户进行心理辅导训练后的感受；将所述训练感受数据输入第一分类模型，通过所述第一分类模型识别所述用户在每一次所述心理辅导训练后的训练结果，并统计所述用户在当前一个训练周期内的训练结果，其中，所述第一分类模型为对初始超长文本分类模型训练后得到的模型；根据所述用户在当前一个训练周期内的训练结果确定所述用户下一个训练周期的训练方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述训练感受数据输入第一分类模型，通过所述第一分类模型识别所述用户在每一次所述心理辅导训练后的训练结果，并统计所述用户在当前一个训练周期内的训练结果包括：将所述用户在每一次心理辅导训练后的训练感受数据输入所述第一分类模型，生成对应所述训练结果的N1维向量，其中，所述N1维向量中的每一维向量分别对应一个类别的训练感受数据，每一维向量使用一个数字指示所述用户的训练感受等级；在所述用户在第一训练周期完成了多次心理辅导训练的情况下，将所述用户在所述第一训练周期的多次所述训练结果对应的N1维向量进行同位相加，生成所述用户在所述第一训练周期的训练结果对应的N2维向量；将所述用户在第二训练周期内的训练结果生成N2*M维向量，其中，M表示每一个所述第二训练周期内所包含的所述第一训练周期的个数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述用户在每一次心理辅导训练后的训练感受数据输入所述第一分类模型，生成对应所述训练结果的N1维向量之前，所述方法还包括：获取第一样本数据，其中，所述第一样本数据至少包括以下之一的类别：用于描述训练后想法的数据，用于描述训练后身体感受的数据，用于描述训练后情绪感受的数据；对每一类别的所述第一样本数据的训练感受等级分别进行标注；使用标注后的所述第一样本数据训练所述第一分类模型，其中，不同类别的所述第一样本数据对应训练不同类别的所述第一分类模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述用户在第二训练周期内的训练结果生成N2*M维向量之后，所述方法还包括：统计所述用户在所述第二训练周期内完成的训练次数，作为第N2*M+1维向量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户在当前一个训练周期内的训练结果确定所述用户在下一个训练周期的训练方案包括：通过与所述用户的交互问询，获取所述用户在当前第二训练周期完成后的反馈结果；在所述用户的反馈结果指示达到预期效果的情况下，根据预设的训练流程确定所述用户在下一个第二训练周期的训练方案；在所述用户的反馈结果指示没有达到预期效果或所述用户没...
【专利技术属性】
技术研发人员：司马华鹏，华冰涛，汤毅平，汪成，
申请(专利权)人：南京硅基智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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