一种个性化心理咨询智能匹配系统技术方案

本发明专利技术涉及一种个性化心理咨询智能匹配系统，包括：接收模块，用于接收用户的表述信息；情感分析模块，用于将所述用户的表述信息输入至情感分析模型，得到用户当前的情绪状态和情感类型；引导模块，用于根据用户当前的情绪状态和情感类型生成能够引导用户能够表达自己内心想法的提问；推荐模块，用于在所述用户的表述信息能够表达用户自己内心想法时，基于推荐算法，结合用户当前的情绪状态和情感类型，向用户推荐匹配值最高的心理咨询师

【技术实现步骤摘要】
一种个性化心理咨询智能匹配系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别是涉及一种个性化心理咨询智能匹配系统
。

技术介绍

[0002]随着社会整体对人的精神卫生
、
心理健康的关注，心理咨询行业正持续蓬勃发展，相应的服务日趋规范化和标准化，越来越多的人主动前往心理咨询平台寻求专业帮助
。
[0003]目前心理咨询平台主要是通过问卷形式，在页面中通过点击标签的方式来匹配想要咨询的情感类型，然后再进行心理咨询师的推荐
。
这种方式经常发生以下问题：
(1)
由于传统的心理咨询方式依赖于用户主动描述问题，但用户可能无法准确表达自身的情感状态或咨询需求，导致得到不精确的咨询结果；
(2)
现有心理咨询平台往往基于静态信息来匹配咨询师，而这些信息可能无法反映用户当前的情感状态和需求变化
。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种个性化心理咨询智能匹配系统，能够基于用户当前的文字表达捕获用户的真实想法，从而更准确地为用户推荐心理咨询师
。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种个性化心理咨询智能匹配系统，包括：
[0006]接收模块，用于接收用户的表述信息；
[0007]情感分析模块，用于将所述用户的表述信息输入至情感分析模型，得到用户当前的情绪状态和情感类型；
[0008]引导模块，用于根据用户当前的情绪状态和情感类型生成能够引导用户能够表达自己内心想法的提问；
[0009]推荐模块，用于在所述用户的表述信息能够表达用户自己内心想法时，基于推荐算法，结合用户当前的情绪状态和情感类型，向用户推荐匹配值最高的心理咨询师
。
[0010]所述情感分析模型通过以下方式建立：
[0011]对文本库中的文本数据进行数据清洗和标记；
[0012]对文本库中的文本数据进行分词
、
去除停用词
、
词干提取的预处理；
[0013]对经过预处理的文本数据提取关键特征词汇，并对关键特征词汇进行标注，得到训练数据；
[0014]采用训练数据对朴素贝叶斯模型进行训练，将训练好的朴素贝叶斯模型作为情感分析模型
。
[0015]所述朴素贝叶斯模型在训练时采用随机搜索方案来调整超参数
。
[0016]所述引导模块包括：
[0017]提取单元，用于根据用户当前的情绪状态和情感类型从预设的引导词库中选出对应的特征词；
[0018]生成单元，用于将特征词以及所述用户的表述信息输入至文本生成模型，生成能
够引导用户能够表达自己内心想法的提问
。
[0019]所述推荐模块使用的推荐算法为协同过滤推荐算法
。
[0020]有益效果
[0021]由于采用了上述的技术方案，本专利技术与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本专利技术通过情感分析模型从用户的语言描述中精准捕捉用户情绪和情感类型，通过数据库中预设的引导词库，向用户进一步提问，从而引导用户更好地表达自己内心中的想法，完成推送心理咨询师的前置引导流程；本专利技术不仅仅依赖于静态信息还根据用户实时输入的文字动态匹配最适合的心理咨询师，以确保每次咨询都能满足用户的当前需求
。
附图说明
[0022]图1是本专利技术实施方式个性化心理咨询智能匹配系统的结构示意图
。
具体实施方式
[0023]下面结合具体实施例，进一步阐述本专利技术
。
应理解，这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围
。
此外应理解，在阅读了本专利技术讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本专利技术作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围
。
[0024]本专利技术的实施方式涉及一种个性化心理咨询智能匹配系统，如图1所示，包括：
[0025]接收模块，用于接收用户的表述信息；
[0026]情感分析模块，用于将所述用户的表述信息输入至情感分析模型，得到用户当前的情绪状态和情感类型；
[0027]引导模块，用于根据用户当前的情绪状态和情感类型生成能够引导用户能够表达自己内心想法的提问；
[0028]推荐模块，用于在所述用户的表述信息能够表达用户自己内心想法时，基于推荐算法，结合用户当前的情绪状态和情感类型，向用户推荐匹配值最高的心理咨询师
。
[0029]本实施方式中的情感分析模型可以通过以下方式建立：
[0030]对文本库中的文本数据进行数据清洗和标记；
[0031]对文本库中的文本数据进行分词
、
去除停用词
、
词干提取的预处理；
[0032]对经过预处理的文本数据提取关键特征词汇，并对关键特征词汇进行标注，得到训练数据；
[0033]采用训练数据对朴素贝叶斯模型进行训练，将训练好的朴素贝叶斯模型作为情感分析模型
。
[0034]本实施方式中的引导模块包括：提取单元，用于根据用户当前的情绪状态和情感类型从预设的引导词库中选出对应的特征词；生成单元，用于将特征词以及所述用户的表述信息输入至文本生成模型，生成能够引导用户能够表达自己内心想法的提问
。
本实施方式中的推荐模块使用的推荐算法为协同过滤推荐算法
。
[0035]本实施方式的个性化心理咨询智能匹配系统，可以通过结合
Java
和
Python
进行搭建，具体如下：
[0036]1.
数据准备：首先对文本库中的数据进行了必要的准备工作，包括数据清洗和标
记
。
为了高效处理数据，本实施方式选择了
Python
的
Pandas
库，它是一个用于处理高级数据结构和数据分析的强大工具
。
[0037]2.
文本预处理：在进入
NLP
模型之前，文本预处理是关键一步
。
本实施方式使用了
spaCy
库，这是一个高性能的
Python NLP
库，用于文本的分词
、
去除停用词
、
词干提取和标点符号处理
。
这一步确保了文本数据的准备就绪，可以进入下一阶段
。
[0038]3.
特征工程：得到了经过预处理的文本数据后，进行了特征工程，即提取关键特征词汇
。
这一步是为了将文本数据转化为可用于机器学习的格式，以便进一步的处理
。
[0039]4.
数据标注和数据集划分：对关键特征词汇进行标注，以为模型提供有监督的训练数据
。
同时，本实施方式进行了数据集的划分，以便进行模型训练和评估本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种个性化心理咨询智能匹配系统，其特征在于，包括：接收模块，用于接收用户的表述信息；情感分析模块，用于将所述用户的表述信息输入至情感分析模型，得到用户当前的情绪状态和情感类型；引导模块，用于根据用户当前的情绪状态和情感类型生成能够引导用户能够表达自己内心想法的提问；推荐模块，用于在所述用户的表述信息能够表达用户自己内心想法时，基于推荐算法，结合用户当前的情绪状态和情感类型，向用户推荐匹配值最高的心理咨询师
。2.
根据权利要求1所述的个性化心理咨询智能匹配系统，其特征在于，所述情感分析模型通过以下方式建立：对文本库中的文本数据进行数据清洗和标记；对文本库中的文本数据进行分词
、
去除停用词
、
词干提取的预处理；对经过预处理的文本数据提取关键特...

【专利技术属性】
技术研发人员：章智云，汤文巍，
申请(专利权)人：好人生管理咨询上海有限公司，
类型：发明
国别省市：