一种基于人机交互技术的网络心理咨询方法及系统

本发明涉及人机交互，具体为一种基于人机交互技术的网络心理咨询方法及系统。

背景技术：

1、目前，心理疾病日益突出，生理疾病和心理疾病相互影响，心理疾病可以导致诸多生理疾病，如焦虑抑郁等不良情绪可以导致胃肠道紊乱、失眠等，而生理疾病也会导致心理疾病，如失眠会加重抑郁、焦虑。

2、当人们遇到一些心理问题的时候并不会马上去寻求心理医生或者心理咨询师的帮助，特别是男科心理问题或者两性相关情感问题，普遍存在不好意思或者担心泄露个人隐私而不寻求心理援助的情况。随着需求的增多市面上出现了一些ai心理咨询机器人可以和人进行一些语音互动，帮助调节人们的情绪，但是其准确度还有待提高。所以我们提出了一种基于人机交互技术的网络心理咨询方法及系统，以便于解决上述中提出的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于人机交互技术的网络心理咨询方法及系统，以解决上述背景技术提出的目前市场上的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人机交互技术的网络心理咨询方法，包括如下步骤：

3、步骤一：通过智能设备获取用户的语音信号，并进行语音识别；

4、步骤二：通过意图识别和槽识别来理解用户语句的语义，结合注意力机制训练seq2seq模型得到意图标签信息，用于引导之后的槽位填充任务，以此进行意图识别和槽位填充的联合建模；

5、步骤三：基于规则的有限状态机进行对话状态的跟踪和对话策略的匹配，生成抽象系统动作；

6、步骤四：基于知识库学习和深度模型将抽象系统动作转化为自然语言形式的浅层表达，输出至用户端；

7、步骤五：根据用户的对话内容综合评估用户的状态，针对性做出心理指导。

8、优选的，所述的语音识别通过编码器的rnn接受输入x，最终输出一个编码所有信息的上下文向量c，中间的神经元不输出，解码器传入上下文向量c，然后解码出需要的信息，上下文向量c计算公式为：

9、c＝q(h1,h2,...,hn)；

10、其中，q函数表示某种变换，h1表示第一个神经元的隐藏状态，hn表示最后一个神经元的隐藏状态。

11、优选的，所述的步骤二中，将句子级的词语信息集成到用户话语的总体表示中来进行意图识别，将字符级的词语信息集成到用户话语的编码表示中来进行槽位填充，自适应地确定字符特征与词语特征之间的权重，实现词语信息的细粒度集成。

12、优选的，所述的注意力机制保留编码器每一个神经元的隐藏层向量h，然后解码器的第t个神经元根据上一个神经元的隐藏层向量h't-1计算出当前状态与编码器每一个神经元的相关性et，计算式如下：

13、et＝[a(h't-1,h1),a(h't-1,h2),...,a(h't-1,hn)]。

14、优选的，所述的自然语言输出形式包括文字和/或语音输出。

15、优选的，所述的步骤五中，若用户状态为悲伤，则采用支持性心理治疗法对用户进行心理疏导；若用户状态为愤怒，则采用精神分析疗法对用户进行心理疏导；若用户状态为抑郁焦虑，则采用认知行为疗法对用户进行心理疏导；若用户状态为平和，则采用人本主义疗法对用户进行心理疏导。

16、一种基于人机交互技术的网络心理咨询系统，包括：

17、语音识别模块，用于获取用户的语音信号并进行语音识别；

18、自然语言理解模块，用于接收语音识别的内容，通过训练seq2seq模型得到意图标签信息，深度理解用户语句的含义；

19、对话管理模块，用于进行对话状态的跟踪和对话策略的匹配，生成抽象系统动作；

20、自然语言生成模块，用于将抽象系统动作转化为自然语言形式的浅层表达，输出至用户端；

21、智能诊断模块，用于根据用户的对话内容综合评估用户的状态，针对性做出心理疏导；

22、通讯模块，用于进行信令和语音流的传输。

23、优选的，所述的自然语言理解模块包括图识别功能和槽位填充功能。

24、优选的，所述的自然语言生成模块基于知识库检索和深度模型，进行自然语言形式的转化。

25、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

26、本发明在自然语言理解上结合注意力机制训练seq2seq模型得到意图标签信息，从而实现词语信息的细粒度集成，进行意图识别和槽位填充的联合建模，避免错误结果的积累，从而提升模型的性能，提高识别的准确性，从而优化对话内容，为用户做出准确的心理疏导，提升用户体验度。

27、上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。

技术特征：

1.一种基于人机交互技术的网络心理咨询方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人机交互技术的网络心理咨询方法，其特征在于：所述的语音识别通过编码器的rnn接受输入x，最终输出一个编码所有信息的上下文向量c，中间的神经元不输出，解码器传入上下文向量c，然后解码出需要的信息，上下文向量c计算公式为：

3.根据权利要求1所述的一种基于人机交互技术的网络心理咨询方法，其特征在于：所述的步骤二中，将句子级的词语信息集成到用户话语的总体表示中来进行意图识别，将字符级的词语信息集成到用户话语的编码表示中来进行槽位填充，自适应地确定字符特征与词语特征之间的权重。

4.根据权利要求1所述的一种基于人机交互技术的网络心理咨询方法，其特征在于：所述的注意力机制保留编码器每一个神经元的隐藏层向量h，然后解码器的第t个神经元根据上一个神经元的隐藏层向量h't-1计算出当前状态与编码器每一个神经元的相关性et，计算式如下：

5.根据权利要求1所述的一种基于人机交互技术的网络心理咨询方法，其特征在于：所述的自然语言输出形式包括文字和/或语音输出。

6.根据权利要求1所述的一种基于人机交互技术的网络心理咨询方法，其特征在于：所述的步骤五中，若用户状态为悲伤，则采用支持性心理治疗法对用户进行心理疏导；若用户状态为愤怒，则采用精神分析疗法对用户进行心理疏导；若用户状态为抑郁焦虑，则采用认知行为疗法对用户进行心理疏导；若用户状态为平和，则采用人本主义疗法对用户进行心理疏导。

7.一种基于人机交互技术的网络心理咨询系统，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述的一种基于人机交互技术的网络心理咨询系统，其特征在于：所述的自然语言理解模块包括意图识别功能和槽位填充功能。

9.根据权利要求7所述的一种基于人机交互技术的网络心理咨询系统，其特征在于：所述的自然语言生成模块基于知识库检索和深度模型，进行自然语言形式的转化。

技术总结本发明公开了一种基于人机交互技术的网络心理咨询方法及系统，涉及人机交互技术领域。本发明包括如下步骤：步骤一：通过智能设备获取用户的语音信号，并进行语音识别；步骤二：通过意图识别和槽识别来理解用户语句的语义，结合注意力机制训练seq2seq模型得到意图标签信息，用于引导之后的槽位填充任务，以此进行意图识别和槽位填充的联合建模。本发明在自然语言理解上结合注意力机制训练seq2seq模型得到意图标签信息，从而实现词语信息的细粒度集成，进行意图识别和槽位填充的联合建模，避免错误结果的积累，从而提升模型的性能，提高识别的准确性，从而优化对话内容，为用户做出准确的心理疏导，提升用户体验度。技术研发人员：刘文容,姜涛,郑磊,卫乐天,迟易欣受保护的技术使用者：大连医科大学附属第二医院技术研发日：技术公布日：2024/11/18