主动隐藏应激源标识和通知制造技术

本地和私有模型可以用于分析用户的本地设备上的文本、视觉和听觉内容，以提供关于应激超过预定阈值的事件的通知。可以通过健康传感器数据和内容的分析的组合来训练经训练的模型。可以使用多个模型或技术来分析内容并向量化内容。当满足预定阈值时，基于向量的方法可以用于将未来内容分类为应激。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

技术介绍

1、心理健康应激源难以标识和跟踪，但是理解它们对于保持总体健康是重要的。随着计算变得越来越普遍，人们可能能够获得对应激内容的特定理解和控制以及计算设备可能将它们暴露给的情况。更详细地，已经示出了跨新闻、消息传送和社交媒体的特定类型的内容以引起应激并且对用户健康具有消极影响。

2、与“屏幕时间”或“活动”相关的通知不绑定到实况或主动健康信息或底层内容。以该方式，包含在媒体、应用或内容内的应激源的心理、潜意识或心理影响未被辨识，并且经常可能未被用户检测到或注意到。

技术实现思路

1、本公开的各方面包括用于主动隐藏应激源标识和通知的方法、系统和装置。

2、所公开的技术的一个方面可以包括一种用于确定健康应激源的方法。该方法可以包括：接收包括在用户的用户设备上显示的文本信息和在用户设备上显示的图像数据中的一个或多个的输入信息；在给定时间标记处从与用户相关联的可穿戴设备接收健康信息；基于确定所接收的健康信息至少是阈值，将文本信息和图像数据中的至少一个与给定时间标记相关联；以及使用模型基本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于确定健康应激源的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，包括以下步骤中的一个或多个：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，关联包括使用所述第一向量的所接收的健康信息来搜索具有多个向量的向量空间。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，对所述文本信息进行分类包括使用情绪分类器对所述文本信息进行分类。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述情绪分类器的输出被映射到包括所述第一数值的数值。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，所述情绪分类器包括支持向量机(SVM)、贝叶斯分类器或长短期记忆(LSTM)导出模型中...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于确定健康应激源的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，包括以下步骤中的一个或多个：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，关联包括使用所述第一向量的所接收的健康信息来搜索具有多个向量的向量空间。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，对所述文本信息进行分类包括使用情绪分类器对所述文本信息进行分类。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述情绪分类器的输出被映射到包括所述第一数值的数值。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，所述情绪分类器包括支持向量机(svm)、贝叶斯分类器或长短期记忆(lstm)导出模型中的一个。

7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，图像数据包括视频或静止图像数据。

8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述图像数据能够通过所述用户设备上的应用来查看。

9.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，健康信息包括心率、心率变异性、温度、来自eda活动的应激、用户运动和睡眠数据中的一个或多个。

10.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述应激指示符包括向所述用户通知所述应激源事件的消息。

11.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，进一步包括：基于所述应激指示符来阻止所述其他文本信息和/或所述其他图像数据在所述用户设备上显示。

12.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，进一步包括：响应于至所述用户的阻止通知...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔纳森·D·赫维茨，黛安娜·C·王，
申请(专利权)人：谷歌有限责任公司，
类型：发明
国别省市：