【技术实现步骤摘要】
心理咨询数据的分析方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能和智慧医疗
，尤其涉及一种心理咨询数据的分析方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)的发展，人工智能技术可以为用户提供越来越多的便捷性。比如，在智慧医疗
，利用人工智能进行心理咨询数据的分析，为用户提供更加便捷的服务。目前在利用人工智能进行心理咨询数据的分析时，对心理咨询数据进行心理语义特征、整个咨询过程的微表情特征、整个咨询过程的语音语调特征进行综合分析，忽略了心理语义特征、微表情特征和语音语调特征的关联关系，导致分析得到的结果的准确度不高。
技术实现思路
[0003]基于此，有必要针对现有技术的在利用人工智能进行心理咨询数据的分析时，忽略了心理语义特征、微表情特征和语音语调特征的关联关系，导致分析得到的结果的准确度不高技术问题，提出了一种心理咨询数据的分析方法、装置、计算机设备及存储介质。
[0004]第一方面，提供...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种心理咨询数据的分析方法，所述方法包括：获取心理咨询数据，其中，所述心理咨询数据是第一对象对第二对象进行心理咨询得到的数据；根据所述心理咨询数据生成心理语义标签数据序列、微表情标签数据序列和语音语调标签数据序列；对所述心理语义标签数据序列、所述微表情标签数据序列和所述语音语调标签数据序列进行每种心理状态对应的关联关系分析，得到每种所述心理状态对应的单状态关联关系数据；根据各个所述单状态关联关系数据，得到分析结果。2.根据权利要求1所述的心理咨询数据的分析方法，其特征在于，所述根据所述心理咨询数据生成心理语义标签数据序列、微表情标签数据序列和语音语调标签数据序列的步骤，包括：从所述心理咨询数据中提取每个时间窗对应的单窗对话数据、单窗人脸视频段和单窗音频段；将每个所述单窗对话数据输入预设的心理语义预测模型进行心理语义标签预测，得到每个所述单窗对话数据对应的心理语义标签数据，将各个所述心理语义标签数据按时间顺序生成所述心理语义标签数据序列；将的每个所述单窗人脸视频段输入预设的微表情预测模型进行微表情标签预测，得到每个所述单窗人脸视频段对应的微表情标签数据，将各个所述微表情标签数据按时间顺序生成所述微表情标签数据序列；将每个所述单窗音频段输入预设的语音语调预测模型进行语音语调标签预测，得到每个所述单窗音频段对应的语音语调标签数据，将各个所述语音语调标签数据按时间顺序生成所述语音语调标签数据序列。3.根据权利要求2所述的心理咨询数据的分析方法，其特征在于，所述将每个所述单窗对话数据输入预设的心理语义预测模型进行心理语义标签预测，得到每个所述单窗对话数据对应的心理语义标签数据的步骤之前，还包括：获取预训练BERT模型，其中，所述预训练BERT模型是基于通用对话预料库对BERT模型训练得到的语言模型；获取心理咨询领域对应的训练样本集；采用所述训练样本集，对所述预训练BERT模型进行心理语义标签预测的训练，将训练结束的所述预训练BERT模型作为所述心理语义预测模型。4.根据权利要求2所述的心理咨询数据的分析方法，其特征在于，所述将的每个所述单窗人脸视频段输入预设的微表情预测模型进行微表情标签预测，得到每个所述单窗人脸视频段对应的微表情标签数据的步骤，包括：对每个所述单窗人脸视频段进行关键图像帧提取，得到每个所述单窗人脸视频段对应的图像帧集；将每个所述图像帧集输入所述微表情预测模型进行微表情标签预测，得到每个所述单窗人脸视频段对应的所述微表情标签数据，其中，所述微表情预测模型是基于EfficientNet模型训练得到的模型。
5.根据权利要求4所述的心理咨询数据的分析方法，其特征在于，所述对每个所述单窗人脸视频段进行关键图像帧提取，得到每个所述单窗人脸视频段对应的图像帧集的步骤，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐蕊，郭阳鸣，吉虓，吴恒，李响，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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