本申请涉及计算机技术领域及数字医疗领域，具体公开了一种心理调节话术的推荐方法、装置、存储介质以及设备，其中，方法包括：基于历史心理咨询对话数据构造若干正样本以及若干负样本；各所述正样本以及各所述负样本分别包括咨询对象的个人信息、当前样本对话数据以及心理调节话术；基于各所述正样本以及各所述负样本对初始话术推荐模型中的通用语义表示子模型、全连接层以及神经网络层进行模型训练，获得目标话术推荐模型；基于目标咨询对象的个人信息以及当前对话数据，利用所述目标话术推荐模型进行话术推荐，获得目标心理调节话术。本申请能够准确的进行心理调节话术推荐，提高了心理调节话术推荐的准确度。提高了心理调节话术推荐的准确度。提高了心理调节话术推荐的准确度。
【技术实现步骤摘要】
一种心理调节话术的推荐方法、装置、存储介质及设备
[0001]本专利技术涉及数字医疗及计算机
，特别涉及一种心理调节话术的推荐方法、装置、存储介质及设备。
技术介绍
[0002]随着我国社会和经济的发展，越来越多的人开始重视自身的健康问题，其中，心理健康问题受到越来越多的重视。
[0003]针对当前普遍存在的心理咨询质量问题，一种方式是，通过应用人工智能方法构建多种辅助心理咨询师的工具，从而帮助提升心理咨询服务的质量。除此之外，随着互联网技术和应用的发展，出现了越来越来的在线心理咨询服务。然而，现有的人工智能的话术调节推荐方法，存在话术推荐不准确的问题，由此严重影响心理咨询服务的质量，无法为线上问诊平台、远程会诊系统或其他等医疗系统提供准确的医疗服务。
[0004]由此，亟需一种心理调节话术的推荐方法，以解决现有技术中话术推荐不够准确的问题。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种心理调节话术的推荐方法、装置、存储介质及设备，主要目的在于解决目前医疗类系统平台存在话术推荐不准确的问题。
[0006]为解决上述问题，本申请提供一种心理调节话术的推荐方法，包括：
[0007]基于历史心理咨询对话数据构造若干正样本以及若干负样本；各所述正样本以及各所述负样本分别包括咨询对象的个人信息、当前样本对话数据以及心理调节话术；
[0008]基于各所述正样本以及各所述负样本对初始话术推荐模型中的通用语义表示子模型、全连接层以及神经网络层进行模型训练，获得目标话术推荐模型；
[0009]基于目标咨询对象的个人信息以及当前对话数据，利用所述目标话术推荐模型进行话术推荐，获得目标心理调节话术。
[0010]可选的，所述基于历史心理咨询对话数据构造若干正样本以及若干负样本，具体包括：
[0011]采集若干心理咨询的历史对话数据；
[0012]对各历史对话数据中的心理调节话术进行标记；
[0013]基于各历史对话数据，分别获取咨询对象的个人基于信息、当前样本对话数据以及与当前样本对话数据对应的第一样本心理调节话术，以获得各所述正样本；
[0014]基于各历史对话数据，分别获取咨询对象的个人基于信息、当前样本对话数据以及与当前样本对话数据非对应的第二样本心理调节话术，以获得各所述负样本。
[0015]可选的，所述基于各所述正样本以及各所述负样本对初始话术推荐模型中的通用语义表示子模型、全连接层以及神经网络层进行模型训练，获得目标话术推荐模型，具体包括：
[0016]依次基于初始通用语义表示子模型、初始全连接层以及初始神经网络层对各所述正样本中的个人信息以及当前样本对话数据，进行心理调节话术概率筛选，获得心理调节话术的第一推荐结果；
[0017]依次基于初始通用语义表示子模型、初始全连接层以及初始神经网络层对各所述负样本中的个人信息以及当前样本对话数据，进行心理调节话术概率筛选，获得心理调节话术的第二推荐结果；
[0018]基于与各所述正样本对应的第一推荐结果、各正样本中的第一样本心理调节话术、各所述负样本对应的第二推荐结果以及各负样本中的第二心理调节话术，分别对所述初始通用语义表示子模型、初始全连接层以及初始神经网络层中的参数进行调整，获得目标通用语义表示子模型、目标全连接层以及目标神经网络层，以获得所述目标话术推荐模型。
[0019]可选的，所述基于目标咨询对象的个人信息以及当前对话数据，利用所述目标话术推荐模型进行话术推荐，获得目标心理调节话术，具体包括：
[0020]基于目标咨询对象的个人信息以及当前对话数据，利用所述目标话术推荐模型中的目标通用语义表示子模型、目标全连接层以及目标神经网络层，进行心理调节话术概率计算，获得各心理调节话术的概率值；
[0021]基于各所述心理调节话术的概率值，对各所述心理调节话术进行筛选，获得所述目标心理调节话术。
[0022]可选的，在获得各心理调节话术的概率值之后，所述方法还包括：
[0023]按照概率值由高到低的顺序，对预定数量的心理调节话术进行展示，以进行心理调节话术提示；
[0024]响应用户的针对心理调节话术的选定操作，以获得所述目标心理调节话术。
[0025]可选的，在获得目标心理调节话术之后，所述方法还包括：
[0026]按照预定的展示方式、语音播报方式中的任意一种或几种输出方式，输出所述目标心理调节话术。
[0027]为解决上述问题，本申请提供一种心理调节话术的推荐装置，包括：
[0028]构造模块，用于基于历史心理咨询对话数据构造若干正样本以及若干负样本；各所述正样本以及各所述负样本分别包括咨询对象的个人信息、当前样本对话数据以及心理调节话术；
[0029]训练模块，用于基于各所述正样本以及各所述负样本对初始话术推荐模型中的通用语义表示子模型、全连接层以及神经网络层进行模型训练，获得目标话术推荐模型；
[0030]推荐模块，用于基于目标咨询对象的个人信息以及当前对话数据，利用所述目标话术推荐模型进行话术推荐，获得目标心理调节话术。
[0031]可选的，所述构造模块包括：
[0032]采集单元，用于采集若干心理咨询的历史对话数据；
[0033]标记单元，用于对各历史对话数据中的心理调节话术进行标记；
[0034]第一构造单元，用于基于各历史对话数据，分别获取咨询对象的个人基于信息、当前样本对话数据以及与当前样本对话数据对应的第一样本心理调节话术，以获得各所述正样本；
[0035]第二构造单元，用于基于各历史对话数据，分别获取咨询对象的个人基于信息、当前样本对话数据以及与当前样本对话数据非对应的第二样本心理调节话术，以获得各所述负样本。
[0036]为解决上述问题，本申请提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述心理调节话术的推荐方法的步骤。
[0037]为解决上述问题，本申请提供一种电子设备，至少包括存储器、处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器在执行所述存储器上的计算机程序时实现上述任一项所述心理调节话术的推荐方法的步骤。
[0038]本申请中的心理调节话术的推荐方法，通过构造正样本以及负样本能够为模型提供充足的训练数据，为精确的训练获得包含通用语义表示子模型、全连接层以及神经网络层的目标话术推荐模型奠定了基础，由此后续能利用目标话术推荐模型准确的进行心理调节话术推荐，提高了心理调节话术推荐的准确度，有利于提高心理疾病的诊疗效果，同时能够为线上问诊平台、远程会诊系统或其他等医疗系统提供准确、可靠的医疗服务。
[0039]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种心理调节话术的推荐方法，其特征在于，包括：基于历史心理咨询对话数据构造若干正样本以及若干负样本；各所述正样本以及各所述负样本分别包括咨询对象的个人信息、当前样本对话数据以及心理调节话术；基于各所述正样本以及各所述负样本对初始话术推荐模型中的通用语义表示子模型、全连接层以及神经网络层进行模型训练，获得目标话术推荐模型；基于目标咨询对象的个人信息以及当前对话数据，利用所述目标话术推荐模型进行话术推荐，获得目标心理调节话术。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于历史心理咨询对话数据构造若干正样本以及若干负样本，包括：采集若干心理咨询的历史对话数据；对各历史对话数据中的心理调节话术进行标记；基于各历史对话数据，分别获取咨询对象的个人基于信息、当前样本对话数据以及与当前样本对话数据对应的第一样本心理调节话术，以获得各所述正样本；基于各历史对话数据，分别获取咨询对象的个人基于信息、当前样本对话数据以及与当前样本对话数据非对应的第二样本心理调节话术，以获得各所述负样本。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各所述正样本以及各所述负样本对初始话术推荐模型中的通用语义表示子模型、全连接层以及神经网络层进行模型训练，获得目标话术推荐模型，包括：依次基于初始通用语义表示子模型、初始全连接层以及初始神经网络层对各所述正样本中的个人信息以及当前样本对话数据，进行心理调节话术概率筛选，获得心理调节话术的第一推荐结果；依次基于初始通用语义表示子模型、初始全连接层以及初始神经网络层对各所述负样本中的个人信息以及当前样本对话数据，进行心理调节话术概率筛选，获得心理调节话术的第二推荐结果；基于与各所述正样本对应的第一推荐结果、各正样本中的第一样本心理调节话术、各所述负样本对应的第二推荐结果以及各负样本中的第二心理调节话术，分别对所述初始通用语义表示子模型、初始全连接层以及初始神经网络层中的参数进行调整，获得目标通用语义表示子模型、目标全连接层以及目标神经网络层，以获得所述目标话术推荐模型。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标咨询对象的个人信息以及当前对话数据，利用所述目标话术推荐模型进行话术推荐，获得目标心理调节话术，包括：基于目标咨询对象的个人信息以及当前对话数据，利用所述目标话术推荐模型中的目标通用语义表示子模...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐蕊，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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