一种基于组合情感的心理健康状况评估系统及其处理方法技术方案

本发明专利技术是一种基于组合情感的心理健康状况评估系统，其特点是，包括：数据采集和数据库管理模块、情感特征识别模块、情感组合分析模块和心理状况评估模块，所述数据采集和数据库管理模块分别与情感特征识别模块、情感组合分析模块、心理状况评估模块数据连接，所述情感特征识别模块与情感组合分析模块数据连接，所述情感组合分析模块与心理状况评估模块数据连接；并提供其处理方法。实现了对用户心理健康状况的全面评估，其精确度高，评估速度快。具有科学合理，适用性强，效果佳等优点。

A mental health assessment system based on composite emotion and its processing method

【技术实现步骤摘要】
一种基于组合情感的心理健康状况评估系统及其处理方法
本专利技术涉及人工智能领域中自然语言处理分析领域，是一种基于组合情感的心理健康状况评估系统及其处理方法。
技术介绍
情感极性分析作为自然语言处理中重要的一部分，以自然语言文本为数据源进行处理，识别与分析出目标情感极性。主流的情感极性分析方法分为两类，一类是基于情感字典进行匹配识别的方法，一类是基于机器学习的处理方式。其中，基于情感词典的方法，其核心在于构建情感词集，过小的情感词典会导致文本匹配识别中情感词过少，效率低下，而过大的情感词典则会导致过多噪声的残留，严重影响后续分析处理，同时情感词典也受到目标领域的限制，适当的情感字典构建完成后，通过对目标文本进行识别，匹配到目标情感词，通过词量化处理，可实现文本的情感量化；而另一方面，基于机器学习的方式，则需要采用监督式分类方法或无监督的聚类方式，对目标文本进行语句判断、类别划分处理，识别出目标文本中情感的极性。目前，基于情感极性分析研究依然局限于:仅针对情感极性的分析处理，即正面情感极性、负面情感极性以及中性情感极性的判断，使得基于情感分析的应用场景受限，对于需要情感精确判别的领域而言，情感分析所达到的层次不足以支撑后续的研究；而在后续发展中，又出现了情感分析：将情感极性细分为情感表述，然而，由于情感字典不具有自适应，对于不同应用领域仍不具有普适性，同时，情感分析只针对单维情感词进行分析，对于情感出现的时序性属性并未纳入考虑范畴。因此现阶段的情感分析技术仍无法在特定专业领域实现高精度的分析与处理。>
技术实现思路
本专利技术的目的在于打破现有情感分析技术在高精度要求的专业领域下不具有自适应、普适性的现状，以及解决情感分析仅对低维度数据进行分析的局限性，提出一种基于组合情感的心理健康状况评估系统及其方法，基于组合情感的心理状况评估系统全面考虑心理状况中情感变化的趋势，深度挖掘心理状况体现出的情感组合，为心理状况的评估提供了较好的解决方案；同时，基于情感组合的心理状况评估方法用来构建情感组合的量化强度，将情感组合变化的多重因素进行了全面整合，并且通过数理统计挖掘心理健康评估的条件，实现了基于情感组合的心理健康状况评估的分析，该系统和方法将更加有利于推进心理健康的发展。实现本专利技术目的采用的技术方案之一是，一种基于组合情感的心理健康状况评估系统，其特征是，它包括：数据采集和数据库管理模块、情感特征识别模块、情感组合分析模块和心理状况评估模块，所述数据采集和数据库管理模块分别与情感特征识别模块、情感组合分析模块、心理状况评估模块数据连接，所述情感特征识别模块与情感组合分析模块数据连接，所述情感组合分析模块与心理状况评估模块数据连接。进一步，所述数据采集和数据库管理模块，用于数据采集、数据分类和数据预处理，构建心理评估本体数据库；所述情感特征识别模块，将用户数据和专业心理学数据进行拟合，构建情感词典，进而通过自然语言文本处理过程进行情感识别；所述情感组合分析模块，基于已识别的情感特征，挖掘心理状况评估规则；所述心理状况评估模块，将心理状况评估规则与用户数据中识别的组合情感进行综合分析，从而实现对用户心理状况的准确评估。进一步，所述数据采集和数据库管理模块包括：数据采集装置、数据分类装置和数据预处理装置。进一步，所述数据采集装置是利用移动电子设备采集的用户社交网络数据、脑电波读取器采集的脑电波数据和专业心理学数据，进行采集和整理。进一步，所述数据分类装置是对采集数据进行类别的划分，其划分三类：①社交网络数据S类：包括用户名、用户言论、言论发布时间；②脑电波数据E类：包括脑电波信号采样率、脑电波信号振幅；③专业心理学数据M类：包括心理调节描述、心理健康描述、心理问题描述；进一步，所述数据预处理装置是对原始脑电波类数据进数据预处理，包括根据脑电波频率，对采集信号进行波段分解，获取α波、β波、γ波、δ波和θ波，依据不同波段振幅强度，依次转换为情绪特征表述。进一步，所述情感特征识别模块包括：情感字典构建装置和情感组合识别装置。进一步，所述的情感字典构建装置是基于原始数据构建情感字典的情感字典L，情感字典L构建装置基于数据库对原始数据的类型设定，构建以种类A(S，M)为语料库，以非情感词N为去噪标准，以词频F为词向量化指标，以无监督聚类分析C划分情感区间，通过拟合生成情感类别EC，通过同义词相似度SS进行构建方法构建情感词典L，将基于原始数据的情感词典定义为L＝{EC{A,N,F,C},SS}。进一步，所述的情感组合识别装置是基于情感字典识别心理学文本数据中的情感组合，对心理学文本数据进行语句分段处理，以情感词典为过滤标准，过滤语料库中非情感词典的词汇，而后，对过滤后的心理学文本数据语段集进行情感词的识别，得到心理状况情感组合集。进一步，所述情感组合分析模块包括：心理状况评估规则挖掘装置和关键属性分析计算装置。进一步，所述的心理状况评估模块为心理状况预测装置，所述心理状况预测装置是基于对心理状况评估规则和关键属性的分析计算，将心理状况划分为七个等级包括：严重等级，中等等级，轻微等级，严重倾向，中等倾向，轻微倾向和心理健康综合状况，根据获取的用户一段时间内的情感组合特征，将用户的心理状况进行分类，根据关键属性的分析计算，预测该用户的心理健康状况。实现本专利技术目的采用的技术方案之二是，一种基于组合情感的心理健康状况评估系统的处理方法，其特征是，它包括的内容有：1)对所述心理状况评估规则挖掘装置的设置：(1)根据情感字典L＝{EC{A,N,F,C},SS}，将心理状况评估规则定义为：基于心理健康的情感组合评估规则集、心理问题的情感组合评估规则集和心理调节中情感组合走向的关联关系集而进行拟合的心理状况评估规则集；(2)设定心理状况评估规则的挖掘R＝{W,Z,{W,Z}}，其中，W是心理健康评估规则集，Z是心理问题评估规则集，{W,Z}是心理调节中情感走向关联集，依照心理健康和心理问题中情感组合关联程度拟合的情感走向关联关系；(3)定义心理健康评估规则集W＝{Mh,Ph,Qh},其中，Mh是心理健康描述文本数据，Ph是基于情感字典识别的心理健康情感组合评估规则，Qh是心理健康情感组合评估规则的量化强度，基于情感词Ei的量化强度Qi得到情感组合评估规则的量化强度Qh，其中，Qi是k个情感词组合中某一个情感词的情感强度，采用公式得到心理健康评估规则的强度；(4)定义心理问题评估规则集W＝{Md,Pd,Qd},其中，Md是心理问题描述文本数据，Pd是基于情感字典识别的心理问题情感组合评估规则，Qd是心理问题情感组合评估规则的量化强度，基于情感词Ei的量化强度Qi得到情感组合评估规则的量化强度Qd，其中，Qi是k个情感词组合中某一个情感词的情感强度，采用公式得到心理问题评估规则的强度；(5)定义心理调节中情感走向关联集{W,Z}＝{Ma,Ph,Pd,QG,Qp,G},其中，Ma是心理调节描述数据，G是以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于组合情感的心理健康状况评估系统，其特征是，它包括：数据采集和数据库管理模块、情感特征识别模块、情感组合分析模块和心理状况评估模块，所述数据采集和数据库管理模块分别与情感特征识别模块、情感组合分析模块、心理状况评估模块数据连接，所述情感特征识别模块与情感组合分析模块数据连接，所述情感组合分析模块与心理状况评估模块数据连接，/n所述数据采集和数据库管理模块，用于数据采集、数据分类和数据预处理，构建心理评估本体数据库；/n所述情感特征识别模块，将用户数据和专业心理学数据进行拟合，构建情感词典，进而通过自然语言文本处理过程进行情感识别；/n所述情感组合分析模块，基于已识别的情感特征，挖掘心理状况评估规则；/n所述心理状况评估模块，将心理状况评估规则与用户数据中识别的组合情感进行综合分析，从而实现对用户心理状况的准确评估。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于组合情感的心理健康状况评估系统，其特征是，它包括：数据采集和数据库管理模块、情感特征识别模块、情感组合分析模块和心理状况评估模块，所述数据采集和数据库管理模块分别与情感特征识别模块、情感组合分析模块、心理状况评估模块数据连接，所述情感特征识别模块与情感组合分析模块数据连接，所述情感组合分析模块与心理状况评估模块数据连接，
所述数据采集和数据库管理模块，用于数据采集、数据分类和数据预处理，构建心理评估本体数据库；
所述情感特征识别模块，将用户数据和专业心理学数据进行拟合，构建情感词典，进而通过自然语言文本处理过程进行情感识别；
所述情感组合分析模块，基于已识别的情感特征，挖掘心理状况评估规则；
所述心理状况评估模块，将心理状况评估规则与用户数据中识别的组合情感进行综合分析，从而实现对用户心理状况的准确评估。


2.根据权利要求1所述的一种基于组合情感的心理健康状况评估系统，其特征是，所述数据采集和数据库管理模块包括：数据采集装置、数据分类装置和数据预处理装置。


3.根据权利要求2所述的一种基于组合情感的心理健康状况评估系统，其特征是，
(a)所述数据采集装置是利用移动电子设备采集的用户社交网络数据、脑电波读取器采集的脑电波数据和专业心理学数据，进行采集和整理；
(b)所述数据分类装置是对采集数据进行类别的划分，其划分三类：
①社交网络数据S类：包括用户名、用户言论、言论发布时间；
②脑电波数据E类：包括脑电波信号采样率、脑电波信号振幅；
③专业心理学数据M类：包括心理调节描述、心理健康描述、心理问题描述；
(c)所述数据预处理装置是对原始脑电波类数据进数据预处理，包括根据脑电波频率，对采集信号进行波段分解，获取α波、β波、γ波、δ波和θ波，依据不同波段振幅强度，依次转换为情绪特征表述。


4.根据权利要求1所述的一种基于组合情感的心理健康状况评估系统，其特征是，所述情感特征识别模块包括：情感字典构建装置和情感组合识别装置。


5.根据权利要求4所述的一种基于组合情感的心理健康状况评估系统，其特征是，
(1)所述的情感字典构建装置是基于原始数据构建情感字典的情感字典L，情感字典L构建装置基于数据库对原始数据的类型设定，构建以种类A(S，M)为语料库，以非情感词N为去噪标准，以词频F为词向量化指标，以无监督聚类分析C划分情感区间，通过拟合生成情感类别EC，通过同义词相似度SS进行构建方法构建情感词典L，将基于原始数据的情感词典定义为L＝{EC{A,N,F,C},SS}；
(2)所述的情感组合识别装置是基于情感字典识别心理学文本数据中的情感组合，对心理学文本数据进行语句分段处理，以情感词典为过滤标准，过滤语料库中非情感词典的词汇，而后，对过滤后的心理学文本数据语段集进行情感词的识别，得到心理状况情感组合集。


6.根据权利要求1所述的一种基于组合情感的心理健康状况评估系统，其特征是，所述情感组合分析模块包括：心理状况评估规则挖掘装置和关键属性分析计算装置。


7.根据权利要求1所述的一种基于组合情感的心理健康状况评估系统，其特征是，所述的心理状况评估模块为心理状况预测装置，所述心理状况预测装置是基于对心理状况评估规则和关键属性的分析计算，将心理...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玲，周铁华，刘航宇，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22