專利名稱：采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種心理咨詢的機(jī)器人技術(shù)。
背景技術(shù)：
隨著社會多元化以及生活壓力的增加，由心理問題和精神健康帶來的社會問題和 其他問題愈來愈引起人們的重視。例如，廣大青少年乃至成年人需要排解來自就業(yè)、升學(xué)、 住房、醫(yī)療、家庭、戀愛婚姻、家庭、利益分配等問題上的壓力，這些問題壓力如果不及時排 解，時間長了就會引起一些心理不適。此外社會老齡化的加劇導(dǎo)致出現(xiàn)大量空巢老人，老年 人特有的“黃昏心理、自卑心理、無價值感、不安全感、空虛感”等心理疾病或隱患呈上升趨 勢，也成為構(gòu)成重大公共衛(wèi)生問題和突出社會問題的主要人群之一。例如被邪教組織利用、 或者牽制家庭主要勞動力，影響社會整體效率。2009年6月13日，英國著名的醫(yī)學(xué)雜志《柳 葉刀》雜志發(fā)表了對中國四省人群的心理情況調(diào)查結(jié)果預(yù)測表明，中國約有1. 73億人患有 不同類型的心理困惑乃至心理問題，人數(shù)之多、患病率之高令人震驚，這些數(shù)據(jù)也引發(fā)了相 關(guān)研究和產(chǎn)業(yè)進(jìn)步的需求。此外，一般認(rèn)為世上大多數(shù)人也偶爾會處于一種心理上的淺灰色區(qū)域(或成為心 理的亞健康狀態(tài))，也就是說正常的人也有心情煩悶的時候，即只有心理沖突而無人格變 態(tài)，具體表現(xiàn)包括工作學(xué)習(xí)不順心、人際關(guān)系不和諧、失戀、喪親、夫妻糾紛等生活矛盾所帶 來的心理不平衡和精神困惑。此時由于往往難以找到合適的傾訴對象而壓在心里。實際 上，除極個別器質(zhì)性、遺傳性因素和具體問題困難程度等因素外，大量心理問題和心理障礙 往往來自于對具體問題的不當(dāng)看法、缺乏科學(xué)有效的心理溝通渠道、缺乏科學(xué)的溝通方法 和傾訴對象等。與心理專家(如婚戀專家、就業(yè)指導(dǎo)專家等)進(jìn)行有效夠溝通是一種有效的解決 途徑。在發(fā)達(dá)國家，每1000人中就有一個心理咨詢師。我國有關(guān)部門也把每1000人中有 一個心理咨詢師作為小康社會10大標(biāo)準(zhǔn)中的一項重要指標(biāo)。但目前全國從事心理咨詢工 作的人員還不足3000人，以發(fā)達(dá)國家的平均水平來看，中國至少需要40萬心理咨詢師。此 夕卜，人類心理咨詢的不足還在于，也不可能24小時提供心理援助服務(wù)。本發(fā)明技術(shù)的適用人群和對象為非障礙性咨詢?nèi)巳?，即發(fā)展性咨詢、健康性咨詢。 其初衷在于，發(fā)展性咨詢、健康性咨詢實際上是每個人都會需要的，但卻不一定要去咨詢?nèi)?類心理專家。在這里，人工智能機(jī)器人聊天系統(tǒng)找到了合適的應(yīng)用切入點。與其他輔助人 類進(jìn)行危險性工作、重復(fù)性強(qiáng)工作的機(jī)器人類似，基于對話技術(shù)的機(jī)器人心理咨詢師可以 起到一些輔助性的作用，或者獨立進(jìn)行一些減壓、答疑的作用。但是現(xiàn)有的咨詢師輔助治療 設(shè)備，不能獨立工作，需要配合心理咨詢師完成心理治療工作，并且無法實時反饋咨詢和監(jiān) 控、并且不能適時反饋咨詢結(jié)果，不能建立咨詢治療全過程的心理咨詢檔案、擴(kuò)展性不強(qiáng)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為了解決現(xiàn)有的心理咨詢師輔助治療設(shè)備，存在不能獨立工作、無法實時反饋咨詢和和監(jiān)控、并且不能適時反饋咨詢結(jié)果、不能建立咨詢治療全過程的心理咨詢檔 案、擴(kuò)展性不強(qiáng)的問題，提出一種采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法。 采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法，具體步驟如下步驟A、采集外部的自然語言信息，并對采集到的自然語言語句進(jìn)行語義特征提取 和詞法分析，獲得關(guān)鍵詞，并且利用模糊語義擴(kuò)展、句子框架信息匹配手段獲得輸入的自然 語言語句的擴(kuò)展關(guān)鍵詞和詞串序列；步驟B、將步驟A獲得的關(guān)鍵詞、擴(kuò)展關(guān)鍵詞和詞串序列與知識庫進(jìn)行語義匹配， 并獲得匹配信息，當(dāng)匹配失敗時，輸出無法回答的信息，返回步驟A等待下一次外部的自然 語言信息的輸入；所述語義匹配包括關(guān)鍵詞匹配、擴(kuò)展關(guān)鍵詞匹配、詞串序列匹配；所述知 識庫包括非障礙性心理問題分類體系及問題解答知識來源、心理咨詢功能所需要的常用提 問庫和回答庫；步驟C、進(jìn)行對話管理，根據(jù)匹配信息獲得應(yīng)答語句并輸出，然后返回步驟A等待 下一次外部的自然語言信息的輸入，所述對話管理包括復(fù)述、內(nèi)容反映技術(shù)、對話上下文管理。本發(fā)明可獨立使用，或和心理咨詢師互相補充，在一定程度上彌補心理咨詢機(jī)構(gòu) 的不足。聊天交談是一種非常重要的交流和溝通方式，有利于增添情趣、舒展個性、提升交 際經(jīng)驗、減輕壓力，使人們更加方便輕松的獲得信息、同情、支持、建議、忠告等幫助，并在心 理上起到疏導(dǎo)壓抑、宣泄和放松心情，獲得安慰等作用。并且可以實時反饋咨詢和監(jiān)控、并 且適時反饋咨詢結(jié)果、建立咨詢治療全過程的心理咨詢檔案、擴(kuò)展性強(qiáng)。


圖1為采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法的流程圖。圖2為采用計算 機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法的原理示意圖。圖3為對話實例原理圖。
具體實施例方式具體實施方式
一、結(jié)合圖1說明本實施方式，采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心 理咨詢方法，具體過程如下步驟A、采集外部的自然語言信息，并對采集到的自然語言語句進(jìn)行語義特征提取 和詞法分析，獲得關(guān)鍵詞，并且利用模糊語義擴(kuò)展、句子框架信息匹配手段獲得輸入的自然 語言語句的擴(kuò)展關(guān)鍵詞和詞串序列；步驟B、將步驟A獲得的關(guān)鍵詞、擴(kuò)展關(guān)鍵詞和詞串序列與知識庫進(jìn)行語義匹配， 并獲得匹配信息，當(dāng)匹配失敗時，輸出無法回答的信息，返回步驟A等待下一次外部的自然 語言信息的輸入；所述語義匹配包括關(guān)鍵詞匹配、擴(kuò)展關(guān)鍵詞匹配、詞串序列匹配；所述知 識庫包括非障礙性心理問題分類體系及問題解答知識來源、心理咨詢功能所需要的常用提 問庫和回答庫；步驟C、進(jìn)行對話管理，根據(jù)匹配信息獲得應(yīng)答語句并輸出，然后返回步驟A等待 下一次外部的自然語言信息的輸入，所述對話管理包括復(fù)述、內(nèi)容反映技術(shù)、 對話上下文管理。非障礙性心理咨詢，是指發(fā)展性和健康性咨詢，它有別于障礙性咨詢或治療(有明顯的心理障礙和心理疾病，已經(jīng)影響了正常的生活和學(xué)習(xí)，往往需要輔助以藥物或者進(jìn) 行系統(tǒng)治療，更多是醫(yī)學(xué)的范疇)。非障礙性心理咨詢是針對一般常態(tài)心理者而言的，咨詢 目的是為了追求完善的發(fā)展，提高工作學(xué)習(xí)與生活的質(zhì)量，或者對心理困擾上的難題進(jìn)行 解答、排解不良的情緒。
具體實施方式
二、本實施方式是對具體實施方式
一中步驟A的進(jìn)一步說明，步驟A 中采集外部的自然語言信息的方式，是采用鍵盤輸入的自然語言信息，或者是采用語音輸 入的自然語言信息。
具體實施方式
三、本實施方式是對具體實施方式
一中步驟A的進(jìn)一步說明，步驟A 所述的關(guān)鍵詞、擴(kuò)展關(guān)鍵詞和詞串序列的獲得方法為關(guān)鍵詞的抽取方法為抽取輸入自然語言語句中的名詞、動詞、疑問詞和動詞，過 濾掉其它詞；擴(kuò)展關(guān)鍵詞的抽取方法為利用知網(wǎng)，對關(guān)鍵詞進(jìn)行擴(kuò)展，形成擴(kuò)展關(guān)鍵詞；詞串序列的抽取方法為抽取輸入自然語言語句中的名詞、動詞、疑問詞和動詞， 并增加詞語之間的順序性信息。知網(wǎng)提供了根據(jù)詞的義項索引編號檢索相關(guān)詞語的接口函數(shù)，知網(wǎng)API中任何 一個義項都可以找到三個級別的相關(guān)詞集合，所述三個級別分別為HOWNET_RELEVANCE_ LEVEL 1, H0WNET_RELEVANCE_LEVEL2 和 H0WNET_RELEVANCE_LEVEL3，各個級別的區(qū)別在于相 關(guān)程度的不同，級別數(shù)越大，增加了一些相關(guān)程度較弱的詞，與之相關(guān)的詞數(shù)也越多。在查 找擴(kuò)展關(guān)鍵詞時，選擇級別為H0WNET_RELEVANCE_LEVEL1，即只查找最密切相關(guān)的詞；舉例說明步驟B在本發(fā)明中的應(yīng)用，對于用戶輸入自然語言語句，抽取其關(guān) 鍵模式，關(guān)鍵模式分為三類，分別為KeyWOrd(關(guān)鍵詞)、Fussyword(擴(kuò)展關(guān)鍵詞)、 Sequence (詞串序列)。例如，假設(shè)從互聯(lián)網(wǎng)上獲取的問答對為問題“感情和事業(yè)如何選擇呢？，，解答這兩個問題應(yīng)該沒有什么沖突，沒必要故意對立起來，非要做個二選一的答案。則抽取的三種關(guān)鍵模式用XML存儲機(jī)制格式表示為<KeywordXword> 感情 </word><word> 事業(yè) </word><word> 如何</word><word> 選擇 </word></Keyword><FussywordXword> 愛情 </word><word> 事業(yè) </word><word> 如何</word><word> 選擇 </word></Fussyword><FussywordXword> 戀情 </word><word> 工作 </word><word> 如何</word><word> 塊擇 </word></Fussyword><SequenceXword> 感情 </word><word> 事業(yè) </word><word> 如何</word><word> 選擇 </word></Sequence>具體實施方式
四、本實施方式是對具體實施方式
一中步驟B的進(jìn)一步說明步驟B 中所述的知識庫是采用下述方法建立的步驟B1、構(gòu)建非障礙性問題分類體系，所述問題分類體系包括成長煩惱、婚姻家 庭、焦慮癥、戀愛咨詢、人際問題、失眠、網(wǎng)絡(luò)成癮、心靈修復(fù)、職場心理、學(xué)習(xí)咨詢、現(xiàn)代社會典型心理問題；步驟B2、構(gòu)建心理咨詢功能所需要的常用提問庫和回答庫，所述提問庫和回答庫 為模仿人類心理咨詢師用于信息收集、心理診斷、信息反饋的提問庫和回答庫；步驟B3、采用分類和聚類手段處理步驟B1所述的非障礙性問題分類體系和步驟 B2所述的心理咨詢功能所需要的常用提問庫和回答庫，獲得用于心理咨詢的知識庫。聊天機(jī)器人知識庫利用XML存儲機(jī)制作為存儲及信息檢索和自動處理的載體。構(gòu)建分類體系時對來自互聯(lián)網(wǎng)上的各類心理咨詢問答對進(jìn)行分類整理。分類體系 對于心理咨詢聊天機(jī)器人的重要意義及其依據(jù)在于，通過對來訪者的問題進(jìn)行判斷并確定 其可能的問題類屬，有利于準(zhǔn)確定位到適當(dāng)?shù)膯栴}庫，從而為用戶提供盡可能精準(zhǔn)的服務(wù)。 通過對目前大量的網(wǎng)絡(luò)心理咨詢實例進(jìn)行分析和處理，可以發(fā)現(xiàn)絕大部分可以歸結(jié)為若干 相對固定的類別。采用分類器，如標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)(SVM)作為訓(xùn)練及分類方法從互聯(lián)網(wǎng)上 的心理咨詢語料(利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取)進(jìn)行分類器訓(xùn)練。在與用戶的交互對話過程 中，在充分獲取用戶輸入的基礎(chǔ)上，同樣利用支持向量機(jī)分類器判斷其可能的心理咨詢類 別。心理咨詢大類包括成長煩惱、婚姻家庭、焦慮癥、戀愛咨詢、人際問題、失眠、網(wǎng)絡(luò)成癮、 心靈修復(fù)、職場心理、學(xué)習(xí)咨詢等。心理咨詢的知識大部分以問答對的模式存儲，問答對的來源是對人類專家的咨詢 實例進(jìn)行挖掘和共性分析而來。一方面，對于同一問題或者特別類似的問題，會有大量不同 專家的解讀，不同的專家可能也存在差異。提取其中共性的內(nèi)容將使心理咨詢聊天機(jī)器人 的解答質(zhì)量獲得提升；另外，不同的解讀其質(zhì)量也有不同。因此，對大量語料進(jìn)行聚類和處 理，有利于改善和細(xì)化語料和知識庫的表示粒度，使得問題的解答更加豐富，為高質(zhì)量的心 理咨詢創(chuàng)造條件。通過聚類處理(采用k-means聚類方法)，使得大量相似乃至相同的心理 咨詢實例及其解答被發(fā)現(xiàn)和歸類，并可以做進(jìn)一步人工標(biāo)注、打分等處理。這相對于分類體 系的構(gòu)建等處理又細(xì)化了一步。如果問題有很多句話，答案也有很多句話。則通過聚類分 析處理，還可以提取出原子問題和原子答案的對應(yīng)關(guān)系。所謂原子對應(yīng)關(guān)系，是指相對穩(wěn)定 的解答關(guān)系。例如，一個問題Q1有|Q1|個子句子(子問題)，有|A1|個答案(子句子)， 同一文檔簇的問題Q2有|Q2|個子句子(子問題)，有|A2|個答案(子句子)，。。。。，則逐 漸可以獲得其中比較穩(wěn)定的對應(yīng)關(guān)系。例如，可能會發(fā)現(xiàn)“婆媳關(guān)系”的問題可以與“換位 思考”總是相對應(yīng)。本發(fā)明采用人工方法對在線心理咨詢網(wǎng)站的答案進(jìn)行標(biāo)注過濾，對于來訪者或者 人工給與積極評價的答案，給與較高的分值，并給與優(yōu)先推薦。
具體實施方式
五、本實施方式是對具體實施方式
一中步驟B中的進(jìn)一步說明步 驟B中，將步驟A獲得的關(guān)鍵詞、擴(kuò)展關(guān)鍵詞和詞串序列與知識庫進(jìn)行語義匹配，并獲得匹 配信息的過程為先后采用關(guān)鍵詞、擴(kuò)展關(guān)鍵詞及詞串序列三種特征進(jìn)行匹配，一、采用步驟A獲得的關(guān)鍵詞與知識庫中的關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配并獲得關(guān)鍵詞匹配結(jié) 果，如果所述匹配結(jié)果高于閾值n，則匹配完成，所述匹配結(jié)果對應(yīng)的知識庫中的詞為匹配 信息，否則，執(zhí)行步驟二 ；二、采用步驟A獲得的擴(kuò)展關(guān)鍵詞與知識庫中的擴(kuò)展關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配并獲得擴(kuò)展 關(guān)鍵詞匹配結(jié)果，如果所述匹配結(jié)果高于閾值n，則匹配完成，所述匹配結(jié)果對應(yīng)的知識庫中的詞為匹配信息，否則，執(zhí)行步驟三；三、采用步驟A獲得的詞串序列與知識庫中的詞串序列進(jìn)行匹配并獲得擴(kuò)展關(guān)鍵 詞匹配結(jié)果，如果所述匹配結(jié)果高于閾值n，則匹配完成，所述匹配結(jié)果對應(yīng)的知識庫中的 詞串序列為匹配信息；否則，匹配失敗。擴(kuò)展關(guān)鍵詞和詞串序列用于捕捉用戶輸入的句子一般性問題的關(guān)鍵信息。
具體實施方式
六、本實施方式是對具體實施方式
五中閾值n的進(jìn)一步說明閾值 n = o. 7。
具體實施方式
七、結(jié)合圖3說明本實施方式，本實施方式是對具體實施方式
一中 的步驟C的進(jìn)一步說明步驟C中所述的對話管理是由對話管理模塊實現(xiàn)的，所述對話管理 模塊由基于當(dāng)前狀態(tài)判斷定位及調(diào)度模塊、構(gòu)建常用寒暄對話知識庫模塊、接納與反映知 識庫模塊和記憶數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及相關(guān)處理模塊四個模塊組成，其中當(dāng)前狀態(tài)判斷定位及調(diào)度模塊，用于判斷當(dāng)前狀態(tài)，并根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài)從知識 庫中選擇相應(yīng)語句輸出，所述當(dāng)前狀態(tài)包括五種狀態(tài)提問狀態(tài)、回答狀態(tài)、轉(zhuǎn)移話題狀態(tài)、 一般溝通性發(fā)言狀態(tài)和結(jié)束對話狀態(tài)；其中一般溝通性發(fā)言狀態(tài)，用于深入對話方式；在提問狀態(tài)，根據(jù)匹配信息從知識庫中選擇問題輸出；在回答狀態(tài)，根據(jù)匹配信息在知識庫中進(jìn)行問題匹配檢索，并輸出應(yīng)答語句；在轉(zhuǎn)移話題狀態(tài)，根據(jù)匹配信息從知識庫中選擇話題輸出；在一般溝通性發(fā)言狀態(tài)和結(jié)束對話狀態(tài)，根據(jù)當(dāng)前情況決定深入對話方式，所述 深入對話方式為復(fù)述輸入的自然語言語句或是輸出承上啟下的短句；構(gòu)建常用寒暄對話知識庫模塊，用于在對話之初，向用戶主動表示歡迎；接納與反映知識庫模塊，用于在深入對話方式，對于輸入的自然語言語句的內(nèi)容 用不帶價值批判的短句進(jìn)行鼓勵，通過構(gòu)建一個摘述、引導(dǎo)、復(fù)述、同感的知識庫，用于接納 與反映，將理解的信息傳達(dá)給用戶，用與用戶不同的詞匯輸出；記憶數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及相關(guān)處理模塊，動態(tài)存儲本次會話的歷史上曾經(jīng)發(fā)生的所有對 話，用于識別和確定新問題的準(zhǔn)確含義，并避免重復(fù)提問；構(gòu)建用戶信息的提問庫并存儲用 戶信息，所述用戶信息包括性別、年齡、職業(yè)、家庭及生活的社會文化背景信息，并且構(gòu)建用 戶心理問題信息的問題庫，所述問題庫中存儲用戶心理問題信息，所述心理問題信息包括 困擾的問題、問題的嚴(yán)重程度、問題的持續(xù)時間以及問題的原因的信息。
具體實施方式
八、本實施方式是對具體實施方式
七的進(jìn)一步說明所述判斷當(dāng)前 狀態(tài)的方法為如果輸入的自然語言語句為問句，則當(dāng)前狀態(tài)應(yīng)為回答狀態(tài)；如果在5s至10s內(nèi)沒有采集到外部的自然語言信息，則當(dāng)前狀態(tài)為提問狀態(tài)；如果用戶問題在知識庫中沒有被檢索到，則當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)移話題狀態(tài)；如果輸入的自然語言語句不完整或者輸入的自然語言語句為狀態(tài)感情信息時，則 當(dāng)前狀態(tài)為一般溝通性發(fā)言狀態(tài)。當(dāng)前狀態(tài)判斷定位及調(diào)度模塊，狀態(tài)1判斷輸入是否為問句，通常判斷是否以“ ？，， 結(jié)尾或者包含“什么、為什么”等疑問詞，狀態(tài)4，判斷用戶的輸入句式是否完整，通常判斷是 否缺少主語謂語或如缺乏賓語等，或者判斷用戶輸入是否為自身的狀態(tài)感情信息，如用戶 輸入“我累了”，此時聊天機(jī)器人根據(jù)當(dāng)前情況，決定采用何種深入對話方式，如復(fù)述用戶輸入語句或是輸出“請接著說”之類的短句；構(gòu)建常用寒暄對話知識庫模塊的設(shè)置是因為人們在社會交往中往往一般都有一 種“親和需求”，因此在談?wù)}前，常常會閑聊幾句，使對方的親和需求得到滿足，從而促使 雙方相互認(rèn)同，感情得以溝通，建立輕松、愉快、融洽的交談環(huán)境。如問“你好”，可以很確定 的從選擇幾個固定的話來回答“你好”、“我很好”等等。接納與反映知識庫模塊的目的是使當(dāng)事人對自己的感受和經(jīng)驗有更深的認(rèn)識，如果判斷用戶沒有表達(dá)完畢，或者用戶沒有希望聊天機(jī)器人說話的意思，則可以用“嗯”、 “喔”、“請接著說”、“是啊”之類的短句進(jìn)行鼓勵。如果對方表達(dá)的是一個完整的意思，則可 以用復(fù)述、摘要之類的話。記憶數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及相關(guān)處理模塊，動態(tài)存儲本次會話的歷史上曾經(jīng)發(fā)生的所有對話 的意義是用來識別和確定新問題的準(zhǔn)確含義，因為來訪者提的問題有時表述比較簡單，需 要結(jié)合其上文來判斷其含義，另外也可以避免重復(fù)提問。對話管理技術(shù)的目的是提高聊天機(jī)器人的擬人效果，提高其親近感、可信度和心 理咨詢效果。結(jié)合圖2和圖3說明本發(fā)明的方法進(jìn)行心理咨詢的實例，用XML存儲機(jī)制格式表 示為< ？ xml version = " 1.0" encoding = 〃 GB2312" ？ >〈case id = 〃 0〃 class =〃 戀愛咨詢〃 >〈question NumofAnswers = 〃 2" Isgeneral = " true" > 感情禾口事業(yè)如何選 擇呢？〈/question〉<subquestion subquestionID = 〃 0〃 Isgeneral =〃 true" >> 感'清禾口事業(yè)
如何選擇

=〃 0
10
呢？ </subquestion>
<KeywordXword> 感情 </word><word> 事業(yè) </word><word> 如何 </word><word> 選擇 </word></Keyword>
<FussywordXword> 愛情 </word><word> 事業(yè) </word><word> 如何 </word><word> 選擇 </word></Fussyword>
<FussywordXword> 戀情 </word><word> 工作 </word><word> 如何 </word><word> 塊擇 </word></Fussyword>
<SequenceXword> 感情 </word><word> 事業(yè) </word><word> 如何 </word><word> 選擇 </word></Sequence>
<answer id =" 0" answertype =" general" ToSubquestion =" 0" > <subanswer id = " 0 " answertype = " general " ToSubquestion “ >這兩個
問題應(yīng)該沒有什么沖突，沒必要故意對立起來，非要做個二選一的答案。 </subanswer> </answer>
〈answer id = “ 1“ answertype = “ general“ ToSubquestion = “ 0" >
<subanswer id = “ 0 “ answertype = “ general “ ToSubquestion ="0">先了解下自己缺的是什么。搞清楚了缺什么了，也許這都不是一個二選一的問題，而是一個如何兼得的問題。</subanswer></answer></case>具體實施方式
九、本實施方式是對具體實施方式
一中步驟C的進(jìn)一步說明，步驟C 中輸出匹配信息的方式，是采用屏幕顯示輸出自然語言信息，或者是采用語音輸出自然語
曰fn息°
權(quán)利要求
采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法，其特征在于具體過程如下步驟A、采集外部的自然語言信息，并對采集到的自然語言語句進(jìn)行語義特征提取和詞法分析，獲得關(guān)鍵詞，并且利用模糊語義擴(kuò)展、句子框架信息匹配手段獲得輸入的自然語言語句的擴(kuò)展關(guān)鍵詞和詞串序列；步驟B、將步驟A獲得的關(guān)鍵詞、擴(kuò)展關(guān)鍵詞和詞串序列與知識庫進(jìn)行語義匹配，并獲得匹配信息，當(dāng)匹配失敗時，輸出無法回答的信息，返回步驟A等待下一次外部的自然語言信息的輸入；所述語義匹配包括關(guān)鍵詞匹配、擴(kuò)展關(guān)鍵詞匹配、詞串序列匹配；所述知識庫包括非障礙性心理問題分類體系及問題解答知識來源、心理咨詢功能所需要的常用提問庫和回答庫；步驟C、進(jìn)行對話管理，根據(jù)匹配信息獲得應(yīng)答語句并輸出，然后返回步驟A等待下一次外部的自然語言信息的輸入，所述對話管理包括復(fù)述、內(nèi)容反映技術(shù)、對話上下文管理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法，其特征在于步驟A中采集外部的自然語言信息的方式，是采用鍵盤輸入的自然語言信息，或者是采用 語音輸入的自然語言信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法，其特征在于步驟A所述的關(guān)鍵詞、擴(kuò)展關(guān)鍵詞和詞串序列的獲得方法為關(guān)鍵詞的抽取方法為抽取輸入自然語言語句中的名詞、動詞、疑問詞和動詞，過濾掉其它詞；擴(kuò)展關(guān)鍵詞的抽取方法為利用知網(wǎng)，對關(guān)鍵詞進(jìn)行擴(kuò)展，形成擴(kuò)展關(guān)鍵詞；詞串序列的抽取方法為抽取輸入自然語言語句中的名詞、動詞、疑問詞和動詞，并增加詞語之間的順序性信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法，其特征在于知識庫是采用XML存儲機(jī)制作為存儲及信息檢索和自動處理的載體。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法，其特征在于步驟B中所述的知識庫是采用下述方法建立的步驟B1、構(gòu)建非障礙性問題分類體系，所述問題分類體系包括成長煩惱、婚姻家庭、焦慮癥、戀愛咨詢、人際問題、失眠、網(wǎng)絡(luò)成癮、心靈修復(fù)、職場心理、學(xué)習(xí)咨詢、現(xiàn)代社會典型 心理問題；步驟B2、構(gòu)建心理咨詢功能所需要的常用提問庫和回答庫，所述提問庫和回答庫為模仿人類心理咨詢師用于信息收集、心理診斷、信息反饋的提問庫和回答庫；步驟B3、采用分類和聚類手段處理步驟B1所述的非障礙性問題分類體系和步驟B2所述的心理咨詢功能所需要的常用提問庫和回答庫，獲得用于心理咨詢的知識庫。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法，其特征在于步驟B中，將步驟A獲得的關(guān)鍵詞、擴(kuò)展關(guān)鍵詞和詞串序列與知識庫進(jìn)行語義匹配，并獲得 匹配信息的過程為先后采用關(guān)鍵詞、擴(kuò)展關(guān)鍵詞及詞串序列三種特征進(jìn)行匹配，一、采用步驟A獲得的關(guān)鍵詞與知識庫中的關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配并獲得關(guān)鍵詞匹配結(jié)果， 如果所述匹配結(jié)果高于閾值II，則匹配完成，所述匹配結(jié)果對應(yīng)的知識庫中的詞為匹配信 息，否則，執(zhí)行步驟二；二、采用步驟A獲得的擴(kuò)展關(guān)鍵詞與知識庫中的擴(kuò)展關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配并獲得擴(kuò)展關(guān)鍵 詞匹配結(jié)果，如果所述匹配結(jié)果高于閾值n，則匹配完成，所述匹配結(jié)果對應(yīng)的知識庫中的 詞為匹配信息，否則，執(zhí)行步驟三；三、采用步驟A獲得的詞串序列與知識庫中的詞串序列進(jìn)行匹配并獲得擴(kuò)展關(guān)鍵詞匹 配結(jié)果，如果所述匹配結(jié)果高于閾值n，則匹配完成，所述匹配結(jié)果對應(yīng)的知識庫中的詞串 序列為匹配信息；否則，匹配失敗。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法，其特征在于 閾值n= o. 7。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法，其特征在于 步驟C中所述的對話管理是由對話管理模塊實現(xiàn)的，所述對話管理模塊由基于當(dāng)前狀態(tài)判 斷定位及調(diào)度模塊、構(gòu)建常用寒暄對話知識庫模塊、接納與反映知識庫模塊和記憶數(shù)據(jù)結(jié) 構(gòu)及相關(guān)處理模塊四個模塊組成，其中當(dāng)前狀態(tài)判斷定位及調(diào)度模塊，用于判斷當(dāng)前狀態(tài)，并根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài)從知識庫中 選擇相應(yīng)語句輸出，所述當(dāng)前狀態(tài)包括五種狀態(tài)提問狀態(tài)、回答狀態(tài)、轉(zhuǎn)移話題狀態(tài)、一般 溝通性發(fā)言狀態(tài)和結(jié)束對話狀態(tài)；其中一般溝通性發(fā)言狀態(tài)，用于深入對話方式； 在提問狀態(tài)，根據(jù)匹配信息從知識庫中選擇問題輸出； 在回答狀態(tài)，根據(jù)匹配信息在知識庫中進(jìn)行問題匹配檢索，并輸出應(yīng)答語句； 在轉(zhuǎn)移話題狀態(tài)，根據(jù)匹配信息從知識庫中選擇話題輸出；在一般溝通性發(fā)言狀態(tài)和結(jié)束對話狀態(tài)，根據(jù)當(dāng)前情況決定深入對話方式，所述深入 對話方式為復(fù)述輸入的自然語言語句或是輸出承上啟下的短句；構(gòu)建常用寒暄對話知識庫模塊，用于在對話之初，向用戶主動表示歡迎； 接納與反映知識庫模塊，用于在深入對話方式，對于輸入的自然語言語句的內(nèi)容用不 帶價值批判的短句進(jìn)行鼓勵，通過構(gòu)建一個摘述、引導(dǎo)、復(fù)述、同感的知識庫，用于接納與反 映，將理解的信息傳達(dá)給用戶，用與用戶不同的詞匯輸出；記憶數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及相關(guān)處理模塊，動態(tài)存儲本次會話的歷史上曾經(jīng)發(fā)生的所有對話，用 于識別和確定新問題的準(zhǔn)確含義，并避免重復(fù)提問；構(gòu)建用戶信息的提問庫并存儲用戶信 息，所述用戶信息包括性別、年齡、職業(yè)、家庭及生活的社會文化背景信息，并且構(gòu)建用戶心 理問題信息的問題庫，所述問題庫中存儲用戶心理問題信息，所述心理問題信息包括困擾 的問題、問題的嚴(yán)重程度、問題的持續(xù)時間以及問題的原因的信息。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法，其特征在 于所述判斷當(dāng)前狀態(tài)的方法為如果輸入的自然語言語句為問句，則當(dāng)前狀態(tài)應(yīng)為回答狀 態(tài)；如果在5s至10s內(nèi)沒有采集到外部的自然語言信息，則當(dāng)前狀態(tài)為提問狀態(tài)； 如果用戶問題在知識庫中沒有被檢索到，則當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)移話題狀態(tài)； 如果輸入的自然語言語句不完整或者輸入的自然語言語句為狀態(tài)感情信息時，則當(dāng)前 狀態(tài)為一般溝通性發(fā)言狀態(tài)。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法，其特征在 于步驟C中輸出匹配信息的方式，是采用屏幕顯示輸出自然語言信息，或者是采用語音輸出自然語言信息。
全文摘要
采用計算機(jī)實現(xiàn)的非障礙性自動心理咨詢方法，涉及心理咨詢技術(shù)。解決了現(xiàn)有的心理咨詢師輔助治療設(shè)備，存在不能獨立工作、無法實時反饋咨詢和監(jiān)控、并且不能適時反饋咨詢結(jié)果、不能建立咨詢治療全過程的心理咨詢檔案、擴(kuò)展性不強(qiáng)的問題，過程如下A、對輸入的自然語言語句提取關(guān)鍵詞、擴(kuò)展關(guān)鍵詞和詞串序列；B、進(jìn)行語義匹配，所述語義匹配包括關(guān)鍵詞匹配、擴(kuò)展關(guān)鍵詞匹配、詞串序列匹配；如果匹配中的某種匹配的比例超過閾值，則匹配成功，否則，輸出無法回答的信息；C、進(jìn)行對話管理，輸出返回語句，所述對話管理包括復(fù)述、內(nèi)容反映技術(shù)、對話上下文管理。本發(fā)明可獨立使用，或和心理咨詢師互相補充，在一定程度上彌補心理咨詢機(jī)構(gòu)的不足。
文檔編號G06F17/30GK101799849SQ20101012595
公開日2010年8月11日 申請日期2010年3月17日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月17日
發(fā)明者劉遠(yuǎn)超, 劉銘, 宋明凱 申請人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)