[发明专利]基于深度学习算法的心理困扰场景匹配方法及装置

权利要求书

1.一种基于深度学习算法的心理困扰场景匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取不同心理困扰场景下，人机交互会谈的语料信息，并基于深度学习算法对语料信息进行训练得到心理困扰场景匹配模型；

获取当前用户进行人机交互会谈时的实时语料信息；

基于所述实时语料信息以及心理困扰场景匹配模型为当前用户自动匹配对应的心理困扰场景。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习算法的心理困扰场景匹配方法，其特征在于，所述基于深度学习算法对语料信息进行训练得到心理困扰场景匹配模型包括：

将语料信息进行清洗、标注，得到训练样本，所述训练样本中清洗标注后的语料信息以及语料信息对应的心理困扰场景；

基于深度卷积网络对训练样本进行训练得到所述心理困扰场景匹配模型。

3.根据权利要求2所述的基于深度学习算法的心理困扰场景匹配方法，其特征在于，所述方法还包括：

将自动匹配到的心理困扰场景进行展示，以使用户对心理困扰场景进行验证；

若用户接受自动匹配的心理困扰场景，则根据心理困扰场景选择对应的场景模式。

4.根据权利要求3所述的基于深度学习算法的心理困扰场景匹配方法，其特征在于，所述方法还包括：

若用户不接受自动匹配的心理困扰场景，则进行补充会谈，获取补充会谈的语料信息，根据补充会谈的语料信息再次进行心理困扰场景的自动匹配；或，将用户重新选择的心理困扰场景确定为与用户对应的心理困扰场景。

5.根据权利要求1所述的基于深度学习算法的心理困扰场景匹配方法，其特征在于，所述方法还包括：

若增加新的心理困扰场景，则根据新的心理困扰场景对心理困扰场景匹配模型进行更新。

6.一种基于深度学习算法的心理困扰场景匹配装置，其特征在于，所述装置包括：

模型训练单元，用于获取不同心理困扰场景下，人机交互会谈的语料信息，并基于深度学习算法对语料信息进行训练得到心理困扰场景匹配模型；

获取单元，用于获取当前用户进行人机交互会谈时的实时语料信息；

匹配单元，用于基于所述实时语料信息以及心理困扰场景匹配模型为当前用户自动匹配对应的心理困扰场景。

7.根据权利要求6所述的基于深度学习算法的心理困扰场景匹配装置，其特征在于，所述模型训练单元包括：

语料处理模块，用于将语料信息进行清洗、标注，得到训练样本，所述训练样本中清洗标注后的语料信息以及语料信息对应的心理困扰场景；

训练模块，用于基于深度卷积网络对训练样本进行训练得到所述心理困扰场景匹配模型。

8.根据权利要求7所述的基于深度学习算法的心理困扰场景匹配装置，其特征在于，所述装置还包括：

展示单元，用于将自动匹配到的心理困扰场景进行展示，以使用户对心理困扰场景进行验证；

选择单元，用于若用户接受自动匹配的心理困扰场景，则根据心理困扰场景选择对应的场景模式。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5任意一项所述的基于深度学习算法的心理困扰场景匹配方法。

10.一种基于深度学习算法的心理困扰场景匹配的设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1-5任意一项所述的基于深度学习算法的心理困扰场景匹配方法。