一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人及方法
技术领域
1.本发明涉及人工智能技术领域，特别是一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人及方法。
背景技术：2.在人工智能会话中，现阶段利用生成式预训练模型，比如gpt，在心理会话对话语料集上持续训练（fine-tune），从而训练心理咨询领域的会话机器人，这种基于心理咨询语料训练的会话机器人采用的方案存在以下缺点，其一，存在语料质量层次不齐，语料之间的相关性较小，且没有科学的心理咨询流派技术支撑；其二，心理咨询对话过程不可控，机器人对话易被用户带偏，且机器人会生成不可控的对话，给用户带去难以预料的伤害；其三，基于规则模板的心理咨询会话机器人，机器人提前预设问题和和问题的答案，用户在对话过程中，仅限于选择预先设定的有限种问题答案，以及用户无法自定义输入，只支持选择式回复，使用规则模板生成的回复较为单一，多样性低，使得用户对话体验感低。为此，提出一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人及方法，以解决上述问题。
技术实现要素：3.鉴于上述现有的人工智能心里咨询机器人中存在的问题，提出了本发明。
4.因此，本发明提供一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人及方法，使得人工智能技术与会话机器人紧密结合，该会话机器人基于贝克t型认识行为概念化模型指导整套咨询流程设计，人工智能解决流程中的各个技术点，可实现机器人会话回复准确，对话过程可控和回复信息的多样性，为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人包括：会话交互模块，用于与用户的会话交流，获取用户会话输入信息；会话分析模块，与所述会话交互模块连接，其包括cbt式化解释模块和会话管理模块；所述cbt式化解释模块包括横向概念化流程和纵向概念化流程，所述横向概念化流程用于分析心理问题症状和直接病因部分，且横向概念化流程包括情景、自动思维和认知结果，所述纵向概念化流程用于对心理问题深层原因的探究，且所述纵向概念化流程包括自动思维、中间信念和核心信念；意图和情感分类模块，与所述会话分析模块连接，用于对会话分析模块生成模型数据，进行意图和情感分类，且所述意图和情感分类模块是基于预训练模型roberta，fin-tune微调情感和意图分类模型；cbt知识图谱构建模块，与所述意图和情感分类模块连接，用于对意图和情感分类模块输出的分类数据进行cbt知识图谱构建。
5.作为本发明的一种优选方案，其中：所述会话交互模块用于获取用户的自然语言输入信息，其中，所述自然语言输入信息包括基本信息和自我心理评述信息；将所述自然语言信息输入至预设的循环神经网络中，以对所述自然语言信息进行语义识别，得到语义结
果，对所述输入信息进行处理以得到关键词。
6.作为本发明的一种优选方案，其中：所述会话交互模块利用贝克t型模型探寻和询问用户的心理问题，具体地包括横向概念化流程会话询问和纵向概念化流程会话询问；所述横向概念化流程会话询问包括确定用户存在的症状，即情绪和行为方面的问题，再确定存在这些情绪和行为问题的具体情境，最后通过提问，挖掘情境和情绪行为之间的认知内容，以落实用户的自动思维；所述纵向概念化流程会话询问包括以自动思维为起点，通过中间信念确认来访者核心信念的内容，同时通过搜集来访者早年父母的养育等方面的童年经历，取得决定其核心信念的相关童年资料，通过了解其个人成长史方面的素材，确定其补偿策略类型，根据其补偿策略和当下的问题情境，确认其中间信念内容。
7.作为本发明的一种优选方案，其中：所述cbt式化解释模块通过认知三角形，即患者的认知、行为和情绪，进行cbt化解释，让用户相信能够帮到他 ，此阶段同样通过构建知识图谱，进行模板化解释回复。
8.作为本发明的一种优选方案，其中：在cbt知识图谱构建模块中，数据模型为cbt知识图谱属于垂直行业直领域知识图谱，因此采用自顶向下的方式构建，具体地，需要定义数据模型，一个知识图谱的数据模型就是相当于一个领域内的数据模型，包含了这个领域里面有意义的概念类型以及这些类型的属性，数据模型还包括实体和关系。
9.作为本发明的一种优选方案，其中：所述实体根据t型模型及cbt的相关概念，构建cbt知识图谱时，提取多个实体；所述关系是t型模型中是因果关系。
10.作为本发明的一种优选方案，其中：还包括反馈模块，所述反馈模块纠正认知扭曲，识别用户的认知扭曲，即通过采集会话时用户所产生的与心理、情绪问题相关的信息，利用正面的想法回复用户，并尝试让用户跟着自己做一些练习，在认知扭曲的正面回复上采用生成模型，然后结合cbt知识图谱，模板化的为用户提供一些练习。
11.一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人的方法，包括以下步骤：步骤s101，与用户建立关系，在与用户建立关系的阶段，采用共情回复生成模型，即每一次回复，都需要基于历史对话中用户的情绪输入数据来进行相应的回复内容，从而达到共情的效果；步骤s102，利用贝克t型模型探寻和询问用户的心理问题，通过采集用户的会话输入，探寻和询问用户的心理问题，会话机器人旨在发现用户的心理问题，心理问题进一步地为探寻用户的情感反应、行为反应和生理反应；步骤s103，cbt式化解释，通过认知三角形对用户的认知、行为和情绪进行cbt化解释，让用户相信自己能够帮到他；此阶段同样通过构建cbt知识图谱，进行模板化解释回复；步骤s104，纠正认知扭曲，识别用户的认知扭曲，即通过采集会话时用户所产生的与心理、情绪问题相关的信息，利用正面的想法回复用户，并尝试让用户跟着做一些练习，在认知扭曲的正面回复上采用生成模型，然后结合知识图谱，模板化的为用户提供一些练习。
12.作为本发明的一种优选方案，其中：所述构建cbt知识图谱具体如下：步骤一，定义数据模型；步骤二，从历史咨询案例、对话文本中抽取构建知识图谱的实体、属性、关系等内
容，并形成半结构化文本数据；步骤三，利用程序将半结构化数据转换为结构化知识图谱，并存入图数据库中。
13.本发明的有益效果：本发明将人工智能技术与会话机器人紧密结合，使得该会话机器人基于贝克t型认识行为概念化模型指导整套咨询流程设计，形成cbt知识图谱，同时采用人工智能解决流程中的各个技术点，可实现机器人会话回复准确，心理咨询对话过程可控，反馈准确相关性高，且回复信息的多样性，进而提高了用户对话体验感以及心里咨询效果。
附图说明
14.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：图1为本发明实施例中基于贝克t型模型的新型心理会话机器人的模块化组成结构图；图2为本发明实施例中基于贝克t型模型的新型心理会话机器人的t 形认知行为模型示意图；图3为本发明实施例中基于贝克t型模型的新型心理会话机器人的工作流程图；图4为本发明实施例中cbt知识图谱实体示意图；图5为本发明实施例中cbt知识图谱数据模型示意图；图6为本发明实施例中cbt知识图谱的局部子图。
具体实施方式
15.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
16.由于在人工智能心里咨询机器人中，存在语义理解模糊，存在语料质量层次不齐，语料之间的相关性较小，心理咨询对话过程不可控，以及回复内容信息单一的问题，本技术提出一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人，该心理会话机器人采用基于语义或意图识别、知识图谱分析，以及生成式模型的方式工作，解决了以往会话机器人对话不可控和回复单一的问题。
17.下面通过实施例并结合附图对本方案做进一步具体说明。
18.参照图1和图2，为本发明的一个实施例，该实施例提供了一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人及方法，包括会话交互模块，用于与用户的会话交流，获取用户会话输入信息；会话分析模块，与会话交互模块连接，其包括cbt式化解释模块和会话管理模块；cbt式化解释模块包括横向概念化流程和纵向概念化流程，横向概念化流程用于分析心理问题症状和直接病因部分，且横向概念化流程包括情景、自动思维和认知结果，纵向概念化流程用于对心理问题深层原因的探究，且纵向概念化流程包括自动思维、中间信念和核心
信念；意图和情感分类模块，与会话分析模块连接，用于对会话分析模块生成模型数据，生成模型为共情回复和认真扭曲重写，采用gpt和t5生成模型，bech marking选择最优模型；进行意图和情感分类，且意图和情感分类模块是基于预训练模型roberta，fin-tune微调情感和意图分类模型；cbt知识图谱构建模块，与意图和情感分类模块连接，用于对意图和情感分类模块输出的分类数据进行cbt知识图谱构建；还包括反馈模块，反馈模块纠正认知扭曲，识别用户的认知扭曲，即通过采集会话时用户所产生的与心理、情绪问题相关的信息，利用正面的想法回复用户，并尝试让用户跟着自己做一些练习，在认知扭曲的正面回复上采用生成模型，然后结合cbt知识图谱，模板化的为用户提供一些练习。
19.本实施具体地，会话交互模块用于获取用户的自然语言输入信息，其中，自然语言输入信息包括基本信息和自我心理评述信息；将自然语言信息输入至预设的循环神经网络中，以对自然语言信息进行语义识别，得到语义结果，对输入信息进行处理以得到关键词。
20.本实施优选地，会话交互模块利用贝克t型模型探寻和询问用户的心理问题，具体地包括横向概念化流程会话询问和纵向概念化流程会话询问；横向概念化流程会话询问包括确定用户存在的症状，即情绪和行为方面的问题，再确定存在这些情绪和行为问题的具体情境，最后通过提问，挖掘情境和情绪行为之间的认知内容，以落实用户的自动思维；纵向概念化流程会话询问包括以自动思维为起点，通过中间信念确认来访者核心信念的内容，同时通过搜集来访者早年父母的养育等方面的童年经历，取得决定其核心信念的相关童年资料，通过了解其个人成长史方面的素材，确定其补偿策略类型，根据其补偿策略和当下的问题情境，确认其中间信念内容。
21.参考图2，为本发明的一实施例，为t 形认知行为模型，cbt式化解释模块通过认知三角形，即患者的认知、行为和情绪，进行cbt化解释，让用户相信能够帮到他 ，此阶段同样通过构建知识图谱，进行模板化解释回复。
22.在cbt知识图谱构建模块中，数据模型为cbt知识图谱属于垂直行业直领域知识图谱，因此采用自顶向下的方式构建，具体地，需要定义数据模型，一个知识图谱的数据模型就是相当于一个领域内的数据模型，包含了这个领域里面有意义的概念类型以及这些类型的属性，任何一个领域的 schema 主要由类型（type）和属性（property）来表达，数据模型还包括实体和关系；实体：它客观世界的事物，是构成知识图谱的基本单位（这里实体指个体或者实例）。实体分为限定类别的实体（如常用的人名、地名、组织机构等）以及开放类别实体（如药物名称、疾病等名称）。实体识别是识别文本中指定类别的实体。
23.关系：指两个或多个实体之间的某种联系，知识图谱通过关系将无数分散的实体节点联系起来，并且描述了这些实体之间的语义关系，它是语义搜索的基石。总之，就是我们需要针对cbt领域来设计概念、实体、属性，以及关系。
24.参考图4，为本发明的一实施例，该实体根据t型模型及cbt的相关概念，构建cbt知识图谱时，提取以下十五种实体，如下图所示，其中红色的椭圆表示实体，旁边的灰色圆形表示属性，属性有类型、问题、程度等。
25.关系由于t型模型中主要是因果关系，所以关系相对其他知识图谱而言较少，这里梳理了3种关系，分别是产生、属于、建议，其中产生表示因果关系，属于表示认知扭曲与负面自动思维或核心理念的关系，建议表示理性回复与自动思维或核心理念的关系。
26.参考图5，为本发明的一实施例，根据前面定义的实体和关系，定义了cbt知识图谱的如下数据模型。
27.参考图6，为本发明的一实施例，为cbt知识图谱的局部子图，实例中咨询者产生了沮丧、心跳加快、回避等情感、生理和行为反应，每个行为有对应的问题、程度、类型等属性。这些反应是由自动思维产生的，而自动思维又是由某个情境产生的，这些关系构成了t型模型中的横向概念。针对自动思维又可以关联具体的认知扭曲和理性回复，这些可以作为cbt对话第四阶段的知识。而童年经历、核心理念和补偿策略构成了t型模型中的纵向概念。同样针对核心概念也可以关联具体的认知扭曲和理性回复，这些可以作为cbt对话第四阶段的知识。
28.参考图3，为本发明的一实施例，本实施例基于上述基于贝克t型模型的新型心理会话机器人，还提出一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人的方法，包括以下步骤：步骤s101，首先进行主题检测，选用对应的主题，再在相应的主题中与用户建立关系，在与用户建立关系的阶段，采用共情回复生成模型，即每一次回复，都需要基于历史对话中用户的情绪输入数据来进行相应的回复内容，从而达到共情的效果；步骤s102，利用贝克t型模型探寻和询问用户的心理问题，通过采集用户的会话输入，探寻和询问用户的心理问题，进行横向概念化和纵向概念化的询问流程，会话机器人旨在发现用户的心理问题，心理问题进一步地为探寻用户的情感反应、行为反应和生理反应；步骤s103，cbt化解释，其中，认知行为治疗（cognitivebehaviortherapy），即通过认知三角形对用户的认知、行为和情绪进行cbt化解释，让用户相信自己能够帮到他；此阶段同样通过构建cbt知识图谱，进行模板化解释回复；上述构建cbt知识图谱具体如下：步骤一，定义数据模型；步骤二，从历史咨询案例、对话文本中抽取构建知识图谱的实体、属性、关系等内容，并形成半结构化文本数据；步骤三，利用程序将半结构化数据转换为结构化知识图谱，并存入图数据库中；步骤s104，纠正认知扭曲，识别用户的认知扭曲，即通过采集会话时用户所产生的与心理、情绪问题相关的信息，利用正面的想法回复用户，并尝试让用户跟着做一些练习，在认知扭曲的正面回复上采用生成模型，然后结合知识图谱，模板化的为用户提供一些练习。
29.需要强调的是，利用意图识别+知识图谱+生成式模型的完整对话实现流程，本发明所要解决的技术问题，具体地为缓解当前社会上心理咨询师短缺的现状问题；打破人工智能与心理咨询领域的技术壁垒，让人工智能技术应用于心理咨询的同时，心理咨询领域技术也可以为人工智能技术的实施提供指导，达到两者交融，相互促进；采用基于意图识别+知识图谱+生成式模型的方式，解决以往会话机器人对话不可控和回复单一的问题。
30.综上所述，本发明将人工智能技术与会话机器人紧密结合，使得该会话机器人基于贝克t型认识行为概念化模型指导整套咨询流程设计，形成cbt知识图谱，同时采用人工智能解决流程中的各个技术点，可实现机器人会话回复准确，心理咨询对话过程可控，反馈准确相关性高，且回复信息的多样性，进而提高了用户对话体验感以及心里咨询效果。
31.应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发
明的权利要求范围当中。
技术特征：1.一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人，其特征在于，包括：会话交互模块，用于与用户的会话交流，获取用户会话输入信息；会话分析模块，与所述会话交互模块连接，其包括cbt式化解释模块和会话管理模块；所述cbt式化解释模块包括横向概念化流程和纵向概念化流程，所述横向概念化流程用于分析心理问题症状和直接病因部分，且横向概念化流程包括情景、自动思维和认知结果，所述纵向概念化流程用于对心理问题深层原因的探究，且所述纵向概念化流程包括自动思维、中间信念和核心信念；意图和情感分类模块，与所述会话分析模块连接，用于对会话分析模块生成模型数据，进行意图和情感分类，且所述意图和情感分类模块是基于预训练模型roberta，fin-tune微调情感和意图分类模型；cbt知识图谱构建模块，与所述意图和情感分类模块连接，用于对意图和情感分类模块输出的分类数据进行cbt知识图谱构建。2.如权利要求1所述的一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人，其特征在于，所述会话交互模块用于获取用户的自然语言输入信息，其中，所述自然语言输入信息包括基本信息和自我心理评述信息；将所述自然语言信息输入至预设的循环神经网络中，以对所述自然语言信息进行语义识别，得到语义结果，对所述输入信息进行处理以得到关键词。3.如权利要求1所述的一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人，其特征在于，所述会话交互模块利用贝克t型模型探寻和询问用户的心理问题，具体地包括横向概念化流程会话询问和纵向概念化流程会话询问；所述横向概念化流程会话询问包括确定用户存在的症状，即情绪和行为方面的问题，再确定存在这些情绪和行为问题的具体情境，最后通过提问，挖掘情境和情绪行为之间的认知内容，以落实用户的自动思维；所述纵向概念化流程会话询问包括以自动思维为起点，通过中间信念确认来访者核心信念的内容，同时通过搜集来访者早年父母的养育等方面的童年经历，取得决定其核心信念的相关童年资料，通过了解其个人成长史方面的素材，确定其补偿策略类型，根据其补偿策略和当下的问题情境，确认其中间信念内容。4. 如权利要求1所述的一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人，其特征在于，所述cbt式化解释模块通过认知三角形，即患者的认知、行为和情绪，进行cbt化解释，让用户相信能够帮到他 ，此阶段同样通过构建知识图谱，进行模板化解释回复。5.如权利要求1所述的一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人，其特征在于，在cbt知识图谱构建模块中，数据模型为cbt知识图谱属于垂直行业直领域知识图谱，因此采用自顶向下的方式构建，具体地，需要定义数据模型，一个知识图谱的数据模型就是相当于一个领域内的数据模型，包含了这个领域里面有意义的概念类型以及这些类型的属性，数据模型还包括实体和关系。6.如权利要求1所述的一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人，其特征在于，所述实体根据t型模型及cbt的相关概念，构建cbt知识图谱时，提取多个实体；所述关系是t型模型中是因果关系。7.如权利要求1所述的一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人，其特征在于，还包括反馈模块，所述反馈模块纠正认知扭曲，识别用户的认知扭曲，即通过采集会话时用户
所产生的与心理、情绪问题相关的信息，利用正面的想法回复用户，并尝试让用户跟着自己做一些练习，在认知扭曲的正面回复上采用生成模型，然后结合cbt知识图谱，模板化的为用户提供一些练习。8.基于权利要求7所述的一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s101，与用户建立关系，在与用户建立关系的阶段，采用共情回复生成模型，即每一次回复，都需要基于历史对话中用户的情绪输入数据来进行相应的回复内容，从而达到共情的效果；步骤s102，利用贝克t型模型探寻和询问用户的心理问题，通过采集用户的会话输入，探寻和询问用户的心理问题，会话机器人旨在发现用户的心理问题，心理问题进一步地为探寻用户的情感反应、行为反应和生理反应；步骤s103，cbt式化解释，通过认知三角形对用户的认知、行为和情绪进行cbt化解释，让用户相信自己能够帮到他；此阶段同样通过构建cbt知识图谱，进行模板化解释回复；步骤s104，纠正认知扭曲，识别用户的认知扭曲，即通过采集会话时用户所产生的与心理、情绪问题相关的信息，利用正面的想法回复用户，并尝试让用户跟着做一些练习，在认知扭曲的正面回复上采用生成模型，然后结合知识图谱，模板化的为用户提供一些练习。9.如权利要求8所述的一种基于贝克t型模型的新型心理会话机器人，其特征在于，所述构建cbt知识图谱具体如下：步骤一，定义数据模型；步骤二，从历史咨询案例、对话文本中抽取构建知识图谱的实体、属性、关系等内容，并形成半结构化文本数据；步骤三，利用程序将半结构化数据转换为结构化知识图谱，并存入图数据库中。
技术总结本发明公开了一种基于贝克T型模型的新型心理会话机器人及方法，包括会话交互模块、会话分析模块、意图和情感分类模块、CBT知识图谱构建模块和反馈模块，将人工智能技术与会话机器人紧密结合，使得该会话机器人基于贝克T型认识行为概念化模型指导整套咨询流程设计，形成CBT知识图谱，同时采用人工智能解决流程中的各个技术点，可实现机器人会话回复准确，心理咨询对话过程可控，反馈准确相关性高，且回复信息的多样性，进而提高了用户对话体验感以及心里咨询效果。及心里咨询效果。及心里咨询效果。
技术研发人员：汤泳 沈雅静 丁海军 施云涛 胡创奇
受保护的技术使用者：南京灵语智能科技有限公司
技术研发日：2022.07.22
技术公布日：2022/11/1
