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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及心理咨询,具体为一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统及方法。
技术介绍
1、现代社会中心理咨询的意义深远且广泛,其可以改善人际关系、促进个人成长和发展、提升个体心理素质和生活质量、解决情绪问题、适应问题。其中,特殊场合特殊人员的心理问题需要得到应有重视,据有关心理测验的结果表明,特殊场合特殊人员有相当一部分存在着不同程度的心理障碍,特别是进入特殊场合初期,是特殊人员心理问题爆发的“重灾区”。
2、特殊人员心理咨询是指特殊场合或相关机构运用心理学的知识、方法和技术,对特殊人员在特殊场合出现的心理问题进行干预和指导,以促进其心理健康、增强改造效果的过程。这一过程对于特殊人员的再社会化、减少再犯率具有重要意义。
3、常规心理咨询手段为咨询师认真倾听咨询者的叙述并不断探索咨询者的真实心理诉求,然后再通过专业引导,让咨询者能够开始以新的角度看待问题,慢慢了解事情发生的前因后果,明白自己为什么被困住,最后再积极采取行动,消除相应心理问题。然而在特殊人员的心理咨询过程中,存在以下问题:
4、1.传统的心理咨询手段缺少对咨询者的表情、动作、说话的语气等的关注,并且由于紧张,咨询者可能叙述比较琐碎,没有重点,如果咨询师不能快速理解并准确地切入话题,可能后续需要更多的时间和精力才能找到咨询者真正的心理问题;
5、2.心理咨询后的康复期间,由于特殊人员的特殊性,不能做到经常电话沟通等,难以实时跟踪咨询者的心理状况。
技术实现思路
1、
2、为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,包括数据采集端、数据处理端、辅助决策端以及行为监督端;
3、数据采集端,包括图像数据采集、语音数据采集以及生理数据采集:图像数据采集采集咨询者的表情以及肢体动作图片并反馈到数据处理端;语音数据采集采集咨询者的叙述内容并捕捉咨询者的语速、语调信息,相关内容和信息反馈到数据处理端;生理数据采集采用可穿戴设备隐性进行采集,采集数据至少包括心率信息、体温信息;
4、数据处理端,接收数据采集端采集的数据并进行处理,其中咨询者的叙述内容需要进行数据处理,提取语义要点词汇并采用词嵌入方式将要点词汇转换为词向量;咨询者语速、语调采用数字表示并进行归一化;咨询者表情以及肢体动作图片采用神经网络进行识别并标注咨询者情绪,相应的词向量与对应的语速、语调、咨询者情绪、当前心率、体温信息进行关联,共同组成特征向量,使用深度学习神经网络模型接收特征向量输入进行心理问题识别并采用强化学习方法对咨询者进行提问,提高心理问题识别可靠性,明确咨询者的心理状况并根据咨询者的情况给出辅助建议;
5、辅助决策端,接收数据处理端的数据,数据包括:原始叙述内容、要点词汇、对应语速、语调、表情、肢体动作、心率、体温以及神经网络判断的咨询者情绪、咨询者心理问题以及咨询建议,相关数据展示给咨询师供咨询师进行参考;
6、行为监督端,行为监督端安装在咨询者的可穿戴设备中,其根据咨询师最终确认的心理咨询建议,定期对咨询者进行行为提醒并监督咨询者行为发送到数据处理端,及时发现异常情况。
7、其中,咨询者的叙述内容的数据处理至少包括:数据清洗、分词、词干提取、标准化、词嵌入。
8、数据处理所要提的问题为根据专家知识汇总的问题,数据处理端提问时的问题是根据当前收集信息以及心理问题识别结果采用强化学习策略在问题库中选择的问题。
9、心理问题识别由单独的神经网络模型推理获得,识别的结果数据集为基于专家知识汇总的心理问题数据集,心理问题至少包括:焦虑、抑郁、愤怒、惧怕、怨恨,自卑、失望。
10、特别地,行为监督端自动处理心理咨询建议信息,提炼提醒时机、提醒内容,其中提醒时机为咨询师的建议提醒时间、心理问题预设的对应提醒时机以及行为监督端检测到异常数据时机。
11、进一步地,行为监督端检测异常数据至少实时检测咨询者的心率、体温、声音分贝数并绘制相应随时间变化曲线,当某时刻心率、体温数据、声音分贝数变化梯度超过设定阈值时,判定当前咨询者行为异常,需要进行提醒,提醒可以是对咨询者本身的提醒,也可使是针对咨询者相关人的提醒。
12、更进一步地,行为监督端还采集咨询者心理辅导期间的相关授权数据并反馈到辅助决策端进行心理康复评估。
13、最后,提出一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策方法,该方法的处理逻辑为:数据处理端对咨询者提问采用强化学习方法,以咨询者叙述的内容和回答的信息为基本内容,以数据采集端采集的咨询者语速、语调、表情、肢体动作、心率、体温以及神经网络判断的咨询者情绪和心理问题为辅助内容,共同作为强化学习当前状态信息state,数据处理端为agent,选择要提出的问题为action,最终心理问题识别的结果准确度值为reward,由状态state导出action的策略policy为基于深度学习的心理问题识别方法,数据处理时,基于强化学习的提问agent根据当前state选择action并基于心理问题识别深度学习方法获得咨询者的心理问题识别结果并输出各判断的心理问题对应的置信度分数confi,其中i表示第i种心理问题,confi表示第i种心理问题对应的置信度分数,所有心理问题结果汇总计算reward,其中。
14、本专利技术还提供一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有程序,所述程序被处理器执行实现如上述的基于人工智能的个性化心理咨询交互决策方法。
15、与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:
16、通过数据采集端进行图像、声音等数据的采集,本专利技术的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统及方法可以综合运用咨询者的叙述内容、叙述语气以及叙述时的微表情、微动作,据此辅助进行咨询人员心理状态确定。
17、本专利技术采用强化学习方法自动选择问题对咨询者进行提问,采用深度学习神经网络模型对咨询者心理问题进行分类判断,并以此作为强化学习的策略模型,指导强化学习的优化,使得最终心理问题判断模型判断结果为真实的心理问题判断置信度高,非心理问题的判断置信度低,从而确保咨询者的心理问题确认准确度。
18、本专利技术行为监督端能够实时监控心理咨询后咨询者的状态,能够及时提醒咨询者的越界行为以及咨询者的注意事项。
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1.一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:系统包括数据采集端、数据处理端、辅助决策端以及行为监督端;
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:咨询者的叙述内容的数据处理至少包括:数据清洗、分词、词干提取、标准化、词嵌入。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:数据处理所要提的问题为根据专家知识汇总的问题,数据处理端提问时的问题是根据当前收集信息以及心理问题识别结果采用强化学习策略在问题库中选择的问题。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:心理问题识别由单独的神经网络模型推理获得,识别的结果数据集为基于专家知识汇总的心理问题数据集,心理问题至少包括:焦虑、抑郁、愤怒、惧怕、怨恨、自卑、失望。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:辅助决策端给出的咨询建议是根据专家经验预设的。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的个性化心理咨
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:行为监督端检测异常数据至少实时检测咨询者的心率、体温、声音分贝数并绘制相应随时间变化曲线,当某时刻心率、体温、声音分贝数数据变化梯度超过设定阈值时,判定当前咨询者行为异常,需要进行提醒。
8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:行为监督端的提醒包括对咨询者本身的提醒和对咨询者相关人的提醒。
9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:行为监督端还采集咨询者心理辅导期间的相关授权数据并反馈到辅助决策端进行心理康复评估。
10.一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策方法,该方法应用于权利要求1-9任一项所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统中,其特征在于:数据处理端对咨询者提问采用的强化学习方法为:以咨询者叙述的内容和回答的信息为基本内容,以数据采集端采集的咨询者语速、语调、表情、肢体动作、心率、体温以及神经网络判断的咨询者情绪和心理问题为辅助内容,共同作为强化学习当前状态信息State,数据处理端为Agent,选择要提出的问题为Action,最终心理问题识别的结果准确度值为Reward,由状态State导出Action的策略Policy为基于深度学习的心理问题识别方法,数据处理时,基于强化学习的提问Agent根据当前State选择Action并基于心理问题识别深度学习方法获得咨询者的心理问题识别结果并输出各判断的心理问题对应的置信度分数confi,其中i表示第i种心理问题,confi表示第i种心理问题对应的置信度分数,所有心理问题结果汇总计算Reward,其中。
11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有程序,所述程序被处理器执行实现如权利要求10所述的基于人工智能的个性化心理咨询交互决策方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:系统包括数据采集端、数据处理端、辅助决策端以及行为监督端;
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:咨询者的叙述内容的数据处理至少包括:数据清洗、分词、词干提取、标准化、词嵌入。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:数据处理所要提的问题为根据专家知识汇总的问题,数据处理端提问时的问题是根据当前收集信息以及心理问题识别结果采用强化学习策略在问题库中选择的问题。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:心理问题识别由单独的神经网络模型推理获得,识别的结果数据集为基于专家知识汇总的心理问题数据集,心理问题至少包括:焦虑、抑郁、愤怒、惧怕、怨恨、自卑、失望。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:辅助决策端给出的咨询建议是根据专家经验预设的。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:行为监督端自动处理心理咨询建议信息,提炼提醒时机、提醒内容,其中提醒时机为咨询师的建议提醒时间、心理问题预设的对应提醒时机以及行为监督端检测到异常数据时机。
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的个性化心理咨询交互决策系统,其特征在于:行为监督端检测异常数据至少实时检测咨询者的心率、体温、声音分贝数并绘制相应随时间变化曲线,当某时刻心率、体温、声音分贝数数据变化梯度超过设定阈值时,判定...
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