一种基于人工智能的青少年负性情绪、思维和自伤行为的预警方法、系统及设备

本发明涉及计算机智能识别，具体涉及一种基于人工智能的青少年负性情绪、思维和自伤行为的预警方法、系统及设备。

背景技术：

1、青少年情绪障碍与自杀自伤行为是严重的社会问题，关系到青少年自身的安全和发展，以及家庭、学校和社会的稳定，但青少年情绪和自伤行为有筛查率低、就诊率低等特点。

2、在前期工作中青少年情绪障碍和自杀行为的大规模筛查存在几个难点问题：没有足够的专业医生和心理咨询师能够投入到一对一的心理访谈工作中和访谈的结果评估的一致性欠佳。

技术实现思路

1、本发明目的是针对背景技术中存在的问题，提出一种基于人工智能的青少年负性情绪、思维和自伤行为的预警方法、系统及设备。

2、本发明的技术方案：一种基于人工智能的青少年负性情绪、思维和自伤行为的预警方法，包括：

3、利用训练好的第一大语言模型获取目标青少年的交互语音和第一交互文本，所述第一大语言模型用于引导所述目标青少年谈论与情绪有关的话题；

4、通过语音识别模型将所述交互语音转换为第二交互文本，将所述第一交互文本和第二交互文本进行合并，从而得到交流文本；

5、对所述交流文本进行文本预处理，从而得到标准交流文本；

6、将所述标准交流文本输入至预先训练好的第二大语言模型中，通过所述训练好的第二大语言模型输出带有症状向量标记的第三交互文本，且每个所述症状向量包括三个特征通道；

7、将所述症状向量导入预先训练好的卷积神经网络模型中，通过所述预先训练好的卷积神经网络模型输出所述目标青少年的情绪障碍的分析结果；

8、将所述标准交流文本和所述情绪障碍的分析结果输入预先训练好的第三大语言模型中，通过所述预先训练好的第三大语言模型输出分级预警结果及建议；

9、将所述情绪障碍的分析结果、分级、预警和干预建议进行呈现。

10、优选的，对所述交流文本进行文本预处理，从而得到标准交流文本，包括：

11、定义交流文本集合，所述交流文本集合包括多个所述交流文本；

12、对所述交流文本集合中的每个所述交流文本进行文本标记添加，从而得到标记交流文本集合，所述标记交流文本集合包括多个标记交流文本，所述标记交流文本包括所述交流文本和与之对应的标记；

13、构建抽象标签表，所述抽象标签表中包括多个抽象标签，并建立所述抽象标签表和所述标记之间的映射关系表；

14、根据所述映射关系表将所述标记交流文本集合与所述抽象标签表进行映射匹配，从而得到所述标记交流文本集合中每个所述标记交流文本所对应的抽象标签；

15、将所述抽象标签与预设的标签内容库相匹配，从而得到所述抽象标签所对应的标签内容，将所述标签内容添加至相应的所述标记交流文本中，从而得到标准交流文本。

16、优选的，对所述交流文本集合中的每个所述交流文本进行文本标记添加，从而得到标记交流文本集合，包括：

17、提取所述交流文本集合中的每个所述交流文本的文本主题特征；

18、通过相似度模型计算所述文本主题特征与预先设置的标记表中各个标记的标记相似度，将所述标记相似度最高的所述标记作为所述交流文本的标记，所述相似度模型如下：

19、

20、其中，m表示相似性度量值，表示所述交流文本片段语义信息的向量残差值，θ0表示所述交流文本片段语义信息的向量残差的初始赋值，t表示相似性指标的初始赋值，表示可替代参量的一般性赋值条件，b1、b2、...、bn表示n个不同的相似度文本片段语义信息分类指标；

21、统计所述交流文本集合中的每个所述交流文本的所述标记，并将所述标记添加至所述交流文本中，从而得到标记交流文本集合。

22、优选的，所述第一大语言模型用于引导所述目标青少年谈论与情绪有关的话题，包括：

23、构建第一知识库，并基于所述第一知识库构建第一提醒，通过所述第一提醒对所述第一大语言模型进行调试，从而使所述第一大语言模型用于引导所述目标青少年谈论与情绪有关的话题。

24、优选的，所述将所述标准交流文本输入至预先训练好的第二大语言模型中，还包括：

25、构建第二知识库，并基于所述第二知识库构建第二提醒，通过所述第二提醒对所述第二大语言模型进行调试，从而得到训练好的第二大语言模型。

26、优选的，将所述标准交流文本和所述情绪障碍的分析结果输入预先训练好的第三大语言模型中，通过所述预先训练好的第三大语言模型输出分级预警结果及建议，还包括：

27、构建第三知识库，并基于所述第三知识库构建第三提醒，通过所述第三提醒对所述第三大语言模型进行调试，从而得到训练好的第三大语言模型。

28、优选的，所述分级预警包括一级预警、二级预警、三级预警和四级预警，所述建议包括a级处理、b级处理、c级处理、d级处理和e级处理。

29、本发明的技术方案：一种基于人工智能的青少年负性情绪、思维和自伤行为的预警系统，其适用于所述的一种基于人工智能的青少年负性情绪、思维和自伤行为的预警方法，包括交互数据获取模块、数据处理与转换模块、情绪分析模块、预警与建议模块和结果呈现模块，其特征在于：

30、所述交互数据获取模块用于使用第一大语言模型获取青少年的交互语音和文本，引导谈论与情绪相关的话题；

31、所述数据处理与转换模块用于将语音转换为文本并进行预处理，得到标准交流文本；

32、所述情绪分析模块用于利用第二大语言模型分析标准交流文本，输出情绪症状向量标记，并使用卷积神经网络模型分析情绪症状向量，判断青少年的情绪状态和障碍程度；

33、所述预警与建议模块用于利用第三大语言模型输出基于情绪分析的预警级别和建议；

34、所述结果呈现模块用于呈现情绪分析结果、预警级别以及建议。

35、本发明的技术方案：一种基于人工智能的青少年负性情绪、思维和自伤行为的预警设备，其适用于所述的一种基于人工智能的青少年负性情绪、思维和自伤行为的预警方法，包括：至少一个处理器和存储器；

36、所述存储器用于存储计算机执行指令；

37、所述至少一个处理器用于执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现所述的一种基于人工智能的青少年负性情绪、思维和自伤行为的预警方法。

38、与现有技术相比，本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

39、1、本发明通过构建抽象标签表和与之对应的映射关系表，将标记交流文本集合中的文本标记映射到抽象标签上，有助于提取文本的语义信息，从而可以更好地理解交流文本的含义和主题，并通过将抽象标签与预设的标签内容库相匹配，可以根据具体的抽象标签为文本添加相应的标签内容，从而使得标准交流文本更具有个性化和信息丰富性，这有助于为后续的情感分析提供更有价值的信息。

40、2、本发明通过集成语音识别、大语言模型和卷积神经网络模型的方式，能够自动化地分析和预测青少年的情绪障碍及潜在的自伤行为，并且能够自动收集和处理数据，大幅度提高预警的时效性，且结合多模型分析，提高情绪障碍判断的准确率，并能够实时监测并及时给出预警和干预建议，有效预防自伤行为。