[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

说明书

本申请公开了一种基于深度学习算法的心理困扰场景匹配方法及装置。该申请的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。本申请解决现有的主观选择心理场景方式存在选择准确性低的问题，并且影响后续心理咨询的准确性和有效性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种基于深度学习算法的心理困扰场景匹配方法及装置。

背景技术

近几年来，心理问题对越来越多人的生活和工作产生影响，为了更加方便快捷的提供心理咨询和辅导，出现了线上心理咨询以及辅导的软件系统或硬件设备(智能机器人等)。在线上心理咨询的过程中，为了提高心理咨询的准确性，提供了各种心理困扰对应的场景，不同的场景对应的对话的内容和逻辑是不同的，用户可以根据自身的需求选择对应的场景，然后根据选择的场景进行心理咨询以及辅导等。但是发明人在具体实施的过程中发现，提供的心理困扰对应的场景很多，有几百种，如果只凭用户的主观选择，可能会出现选择准确性的偏差，并且存在心理困扰的用户本身就可能是有心理问题的，因此不能保证其能够做出准确的选择，从而影响后续对话内容和逻辑选择的准确性和有效性。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种基于深度学习算法的心理困扰场景匹配方法及装置，以解决现有的主观选择心理场景方式存在选择准确性低的问题，并且影响后续心理咨询的准确性和有效性。

为了实现上述目的，根据本申请的第一方面，提供了一种基于深度学习算法的心理困扰场景匹配方法。

根据本申请的基于深度学习算法的心理困扰场景匹配方法包括：

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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，所述还包括：

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。

进一步的，所述还包括：

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。

为了实现上述目的，根据本申请的第二方面，提供了一种基于深度学习算法的心理困扰场景匹配装置。

根据本申请的基于深度学习算法的心理困扰场景匹配装置包括：

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；