【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其是涉及一种心理调节信息的确定方法、装置、存储介质及计算机设备。
技术介绍
1、随着我国社会和经济水平的快速发展，人们的经济水平得到了提升，人们越来越重视自身的健康状况，其中心理健康得到了越来越多的关注，越来越多的人开始寻求心理咨询服务来应对自身的心理健康问题。
2、目前，通常通过心理医生人为为患者提供心理调节信息。然而，这种人为确定心理调节信息的方式，会导致心理调节信息的确定效率较低，与此同时，由于受心理医生主观经验的影响，或者由于医生的技术水平参差不齐，会导致心理调节任务确定错误的情况，从而导致心理调节信息的确定准确度较低。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种心理调节信息的确定方法、装置、存储介质及计算机设备，主要在于能够提高心理调节信息的确定效率和确定准确度。
2、根据本专利技术的第一个方面，提供一种心理调节信息的确定方法，包括：
3、响应于心理咨询对象的心理咨询信号，判断所述心理咨询对象是否为复诊对象；
4、若所述心理咨询对象为复诊对象，则获取所述复诊对象的复诊特征数据、所述复诊对象在各次历史咨询过程中的历史心理状态数据和历史神态数据、历史心理调节信息，以及所述复诊对象在当前心里咨询过程中的当前心理状态数据和当前神态数据；
5、将所述复诊特征数据、所述历史心理状态数据、所述历史神态数据、所述历史心理调节信息、所述当前心理状态数据、所述当前神态数据输入至预设心理调节信息预测模型中进行调节信息
6、可选地，所述将所述复诊特征数据、所述历史心理状态数据、所述历史神态数据、所述历史心理调节信息、所述当前心理状态数据、所述当前神态数据输入至预设心理调节信息预测模型中进行调节信息预测，得到所述复诊对象针对当前心里咨询过程的心理调节信息，包括：
7、对所述复诊特征数据、所述历史心理状态数据、所述历史神态数据、所述历史心理调节信息、所述当前心理状态数据、所述当前神态数据进行交叉处理，得到心理交叉特征向量；
8、将所述心理交叉特征向量输入至预设心理调节信息预测模型中进行调节信息预测，得到所述复诊对象针对当前心里咨询过程的心理调节信息。
9、可选地，所述对所述复诊特征数据、所述历史心理状态数据、所述历史神态数据、所述历史心理调节信息、所述当前心理状态数据、所述当前神态数据进行交叉处理，得到心理交叉特征向量，包括：
10、确定所述复诊特征数据对应的特征向量、所述历史心理状态数据对应的历史心理状态向量、所述历史神态数据对应的神态向量、所述历史心理调节信息对应的调节向量、所述当前心理状态数据对应的当前心理状态向量；
11、对所述特征向量、所述历史心理状态向量、所述神态向量、所述调节向量、所述当前心理状态向量进行特征级交叉处理，得到特征级交叉向量；
12、对所述特征向量、所述历史心理状态向量、所述神态向量、所述调节向量、所述当前心理状态向量进行元素级交叉处理，得到元素级交叉向量；
13、对所述特征向量、所述历史心理状态向量、所述神态向量、所述调节向量、所述当前心理状态向量进行低阶交叉处理，得到低阶交叉向量；
14、利用预设变换函数对所述特征级交叉向量、所述元素级交叉向量、所述低阶交叉向量进行变换处理，得到心理交叉特征向量。
15、可选地，所述预设心理调节信息预测模型包括名称层、类型层、次序层、多个全连接层、sigmoid层；所述将所述心理交叉特征向量输入至预设心理调节信息预测模型中进行调节信息预测，得到所述复诊对象针对当前心里咨询过程的心理调节信息，包括：
16、将所述心理交叉特征向量输入至所述名称层进行特征提取，得到名称特征向量；
17、将所述心理交叉特征向量输入至所述类型层进行特征提取，得到类型特征向量；
18、将所述心理交叉特征向量输入至所述次序层进行特征提取，得到次序特征向量；
19、将所述名称特征向量、所述类型特征向量、所述次序特征向量相加，得到融合特征向量；
20、将所述融合特征向量依次输入至所述多个全连接层进行特征提取，提取最后一个全连接层输出的心理调节特征向量；
21、将所述心理调节特征向量输入至所述sigmoid层，得到所述复诊对象针对当前心里咨询过程的心理调节信息。
22、可选地，在所述将所述复诊特征数据、所述历史心理状态数据、所述历史神态数据、所述历史心理调节信息、所述当前心理状态数据、所述当前神态数据输入至预设心理调节信息预测模型中进行调节信息预测，得到所述复诊对象针对当前心里咨询过程的心理调节信息之前，所述方法还包括：
23、构建预设初始心理调节信息预测模型，并获取已完成目标心理咨询疗程且被治愈的样本训练对象的训练特征数据、所述样本训练对象在各次样本咨询过程中的心理状态训练数据、神态训练数据及其对应的实际心理调节信息，其中，所述目标心理咨询疗程包括多次样本咨询过程；
24、将所述样本训练对象的训练特征数据，所述样本训练对象在第n次样本咨询过程中的心理状态训练数据、神态训练数据、所述样本训练对象在前n-1次样本咨询过程中的历史心理状态训练数据、历史神态训练数据及其对应的实际心里调节信息输入至所述预设初始心理调节信息预测模型进行调解信息预测，得到所述样本训练对象针对第n次样本咨询过程的预测心理调解信息，其中，n≥2；
25、基于所述第n次样本咨询过程中的实际心理调节信息和预测心理调节信息，构建所述预设初始心理调节信息预测模型对应的损失函数；
26、基于所述损失函数，构建预设心理调节信息预测模型。
27、可选地，在所述基于所述损失函数，构建预设心理调节信息预测模型之后，所述方法还包括：
28、获取样本验证对象的验证特征数据、所述样本验证对象在前m-1次样本历史咨询过程中的历史心理状态验证数据、历史神态验证数据、历史心理调节验证信息，以及所述样本验证对象在第m次心理咨询过程中的当前心理状态验证数据，其中，若样本验证对象的心理咨询疗程中包括y次咨询过程，则1＜m＜y-1，且m为整数；
29、将所述验证特征数据、所述历史心理状态验证数据、历史心理调节验证信息、所述本当前心理状态验证数据输入至所述预设心理调节信息预测模型中进行调解信息预测，得到所述样本验证对象针对第m次心理咨询过程的心理调节验证信息；
30、获取所述样本验证对象针对所述心理调节验证信息进行心理调节后的心理状态验证数据；
31、基于所述心理状态验证数据，对所述样本验证对象调解后的心理状态进行评分，得到第一验证评分值；
32、利用所述预设心理调节信息预测模型对所述样本验证对象在接下来的各次心理咨询过程的心理调节信息进行预测，得到所述样本验证对象针对心理咨询疗程中最后一次心理咨询过程的末次心理调节信息；...
【技术保护点】
1.一种心理调节信息的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述复诊特征数据、所述历史心理状态数据、所述历史神态数据、所述历史心理调节信息、所述当前心理状态数据、所述当前神态数据输入至预设心理调节信息预测模型中进行调节信息预测，得到所述复诊对象针对当前心里咨询过程的心理调节信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述复诊特征数据、所述历史心理状态数据、所述历史神态数据、所述历史心理调节信息、所述当前心理状态数据、所述当前神态数据进行交叉处理，得到心理交叉特征向量，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设心理调节信息预测模型包括名称层、类型层、次序层、多个全连接层、sigmoid层；所述将所述心理交叉特征向量输入至预设心理调节信息预测模型中进行调节信息预测，得到所述复诊对象针对当前心里咨询过程的心理调节信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述复诊特征数据、所述历史心理状态数据、所述历史神态数据、所述历史心理调节信息、所述当前心理
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述基于所述损失函数，构建预设心理调节信息预测模型之后，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述判断所述心理咨询对象是否为复诊对象之后，所述方法还包括：
8.一种心理调节信息的确定装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种心理调节信息的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述复诊特征数据、所述历史心理状态数据、所述历史神态数据、所述历史心理调节信息、所述当前心理状态数据、所述当前神态数据输入至预设心理调节信息预测模型中进行调节信息预测，得到所述复诊对象针对当前心里咨询过程的心理调节信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述复诊特征数据、所述历史心理状态数据、所述历史神态数据、所述历史心理调节信息、所述当前心理状态数据、所述当前神态数据进行交叉处理，得到心理交叉特征向量，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设心理调节信息预测模型包括名称层、类型层、次序层、多个全连接层、sigmoid层；所述将所述心理交叉特征向量输入至预设心理调节信息预测模型中进行调节信息预测，得到所述复诊对象针对当前心里咨询过程的心理调节信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐蕊，
申请(专利权)人：平安创科科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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