基于人工智能的文本评价方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及人工智能及智慧医疗技术领域，公开了一种基于人工智能的文本评价方法、装置、设备及介质，方法包括：获取已完成评价的历史文本数据；根据预设评价体系对历史文本数据中的每个历史文本分别进行评价，得到每个历史文本的评价话术，将历史文本及与历史文本对应的评价话术作为数据对，得到包括第一预设数目的数据对的数据库；计算待评价文本与历史文本数据中每个历史文本的相似度值，并根据相似度值确定与待评价文本对应的目标历史文本；在数据库中选择与目标历史文本对应的数据对，作为目标数据对，并将待评价文本与目标数据对进行拼接，得到输入数据；基于输入数据导入预设语言生成模型，得到与待评价文本对应的评价结果。评价结果。评价结果。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的文本评价方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及基于人工智能及智慧医疗
，尤其涉及一种基于人工智能的文本评价方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]心理健康领域中的书写治疗是指通过书写来帮助人们改善心理健康状况和促进心理康复的一种治疗方法。它通常由心理专业人员，例如心理治疗师、心理咨询师等来设计题目。书写治疗的基本理念是通过书写来探索和表达个人内心深处的感受、想法和情绪。这种形式的自我表达可以帮助人们理清思绪、宣泄情绪、解决内心冲突，并促进个人成长和自我认知。
[0003]在书写治疗中，专业的心理医生也会对书写内容提供指导和反馈，以支持患者的书写过程和促进治疗效果。然而，现有的心理咨询师资源是有限的，对患者的书写内容不能及时给出反馈，从而对书写疗法的效果会有一定的影响。现有的方法应用自然语言处理技术，通过识别书写文本中的关键信息，根据关键信息从模板中匹配评价话术反馈给用户，然而这种方法缺乏个性化，并且需要心理咨询师人工构建大量的话术模板。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于人工智能的文本评价方法、装置、设备及介质，用于解决现有技术中通过识别书写文本中的关键信息，并根据关键信息匹配预设评论话术的方法缺乏个性化，对文本的评论话术重复度高，用户体验较差的问题。
[0005]为达上述之一或部分或全部目的或是其他目的，本专利技术提出一种基于人工智能的文本评价方法，包括：获取已完成评价的历史文本数据，所述历史文本数据包括第一预设数目的历史文本；根据预设评价体系对所述历史文本数据中的每个历史文本分别进行评价，得到每个历史文本的评价话术，将所述历史文本及与所述历史文本对应的评价话术作为数据对，得到包括第一预设数目的数据对的数据库，所述预设评价体系为结构化的评价体系，所述预设评价体系包括至少两个一级评价指标，每个所述一级评价指标包括至少两项子指标；计算待评价文本与每个历史文本的相似度值，并根据所述相似度值确定与所述待评价文本对应的目标历史文本；在所述数据库中选择与所述目标历史文本对应的数据对，作为目标数据对，并将所述待评价文本与所述目标数据对进行拼接，得到输入数据；将所述输入数据导入预设语言生成模型，得到与所述待评价文本对应的评价结果，所述预设语言生成模型为基于人工智能技术的对话模型。
[0006]另一方面，本申请提供了一种基于人工智能的文本评价装置，所述装置包括：
[0007]数据采集模块，用于获取已完成评价的历史文本数据，所述历史文本数据包括第一预设数目的历史文本；
[0008]数据库生成模块，用于根据预设评价体系对所述历史文本数据中的每个历史文本分别进行评价，得到每个历史文本的评价话术，将所述历史文本及与所述历史文本对应的
评价话术作为数据对，得到包括第一预设数目的数据对的数据库，所述预设评价体系为结构化的评价体系，所述预设评价体系包括至少两个一级评价指标，每个所述一级评价指标包括至少两项子指标；
[0009]计算模块，用于计算待评价文本与所述历史文本数据中每个历史文本的相似度值，并根据所述相似度值确定与所述待评价文本对应的目标历史文本；
[0010]拼接模块，用于在所述数据库中选择与所述目标历史文本对应的数据对，作为目标数据对，并将所述待评价文本与所述目标数据对进行拼接，得到输入数据；
[0011]评价模块，用于基于所述输入数据导入预设语言生成模型，得到与所述待评价文本对应的评价结果，所述预设语言生成模型为基于人工智能技术的对话模型。
[0012]另一方面，本申请提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行获取已完成评价的历史文本数据，所述历史文本数据包括第一预设数目的历史文本；根据预设评价体系对所述历史文本数据中的每个历史文本分别进行评价，得到每个历史文本的评价话术，将所述历史文本及与所述历史文本对应的评价话术作为数据对，得到包括第一预设数目的数据对的数据库，所述预设评价体系为结构化的评价体系，所述预设评价体系包括至少两个一级评价指标，每个所述一级评价指标包括至少两项子指标；计算待评价文本与每个历史文本的相似度值，并根据所述相似度值确定与所述待评价文本对应的目标历史文本；在所述数据库中选择与所述目标历史文本对应的数据对，作为目标数据对，并将所述待评价文本与所述目标数据对进行拼接，得到输入数据；将所述输入数据导入预设语言生成模型，得到与所述待评价文本对应的评价结果，所述预设语言生成模型为基于人工智能技术的对话模型。
[0013]另一方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行获取已完成评价的历史文本数据，所述历史文本数据包括第一预设数目的历史文本；根据预设评价体系对所述历史文本数据中的每个历史文本分别进行评价，得到每个历史文本的评价话术，将所述历史文本及与所述历史文本对应的评价话术作为数据对，得到包括第一预设数目的数据对的数据库，所述预设评价体系为结构化的评价体系，所述预设评价体系包括至少两个一级评价指标，每个所述一级评价指标包括至少两项子指标；计算待评价文本与每个历史文本的相似度值，并根据所述相似度值确定与所述待评价文本对应的目标历史文本；在所述数据库中选择与所述目标历史文本对应的数据对，作为目标数据对，并将所述待评价文本与所述目标数据对进行拼接，得到输入数据；将所述输入数据导入预设语言生成模型，得到与所述待评价文本对应的评价结果，所述预设语言生成模型为基于人工智能技术的对话模型。
[0014]实施本专利技术实施例，将具有如下有益效果：
[0015]通过获取已完成评价的历史文本数据，所述历史文本数据包括第一预设数目的历史文本；根据预设评价体系对所述历史文本数据中的每个历史文本分别进行评价，得到每个历史文本的评价话术，将所述历史文本及与所述历史文本对应的评价话术作为数据对，得到包括第一预设数目的数据对的数据库，所述预设评价体系为结构化的评价体系，所述预设评价体系包括至少两个一级评价指标，每个所述一级评价指标包括至少两项子指标；计算待评价文本与每个历史文本的相似度值，并根据所述相似度值确定与所述待评价文本
对应的目标历史文本；在所述数据库中选择与所述目标历史文本对应的数据对，作为目标数据对，并将所述待评价文本与所述目标数据对进行拼接，得到输入数据；将所述输入数据导入预设语言生成模型，得到与所述待评价文本对应的评价结果，所述预设语言生成模型为基于人工智能技术的对话模型。通过融合结构化的评价体系，能够自动生成评价话术，无需人工编写大量的评价模板，节省时间和人力资源，并提高效率。对用户书写的文本自动生成评价话术的方法，用户可以得到更具有针对性的、个性化的反馈，从而进一步提升书写的心理疗愈效果。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的文本评价方法，其特征在于，包括：获取已完成评价的历史文本数据，所述历史文本数据包括第一预设数目的历史文本；根据预设评价体系对所述历史文本数据中的每个历史文本分别进行评价，得到每个历史文本的评价话术，将所述历史文本及与所述历史文本对应的评价话术作为数据对，得到包括第一预设数目的数据对的数据库，所述预设评价体系为结构化的评价体系，所述预设评价体系包括至少两个一级评价指标，每个所述一级评价指标包括至少两项子指标；计算待评价文本与每个历史文本的相似度值，并根据所述相似度值确定与所述待评价文本对应的目标历史文本；在所述数据库中选择与所述目标历史文本对应的数据对，作为目标数据对，并将所述待评价文本与所述目标数据对进行拼接，得到输入数据；将所述输入数据导入预设语言生成模型，得到与所述待评价文本对应的评价结果，所述预设语言生成模型为基于人工智能技术的对话模型。2.如权利要求1所述的基于人工智能的文本评价方法，其特征在于，所述获取已完成评价的历史文本数据，所述历史文本数据包括第一预设数目的历史文本的步骤，包括：获取历史文本评价数据，所述历史文本评价数据包括历史文本及与所述历史文本对应的历史评价结果；根据所述历史评价结果确定所述历史文本的类型数据；所述历史文本评价数据中随机选择不同类型的历史文本，且各个类型的历史文本数量相同，得到第一预设数目的历史文本。3.如权利要求1所述的基于人工智能的文本评价方法，其特征在于，在所述根据预设评价体系对所述历史文本数据中的每个历史文本分别进行评价的步骤之前，还包括：获取用户请求信息，所述用户请求信息包括用户信息和请求信息，所述请求信息用于发起所述获取已完成评价的历史文本数据的步骤；根据所述用户信息和人事信息数据确定用户类型，所述用户类型包括第一类型或第二类型，所述人事信息数据包括员工信息及员工所属的职能部门；若所述用户的用户类型为第一类型，则根据所述用户信息和人事信息数据确定所述用户所属的职能部门，并根据所述职能部门的任务特征确定所述预设评价体系的一级评价指标及每个所述一级评价指标包括的子指标，进而得到所述预设评价体系；若所述用户的用户类型为第二类型，则根据所述用户信息获取所述用户的访问记录，基于所述访问记录确定生成所述访问记录的职能部门，并根据所述职能部门的任务特征确定所述预设评价体系的一级评价指标及每个所述一级评价指标包括的子指标，进而得到所述预设评价体系。4.如权利要求1所述的基于人工智能的文本评价方法，其特征在于，所述计算待评价文本与每个历史文本的相似度值的步骤，包括：采用文本相似度计算模型计算待评价文本与每个历史文本的相似度值，所述文本相似度计算模型采用鉴孪生网络结构，所述文本相似度计算模型通过获取所述待评价文本与每个历史文本的向量表示的方式以计算待评价文本与所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐蕊，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：