【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能與心理測評交叉，特別涉及一種心理測評大模型系統及方法、設備、介質及程序產品。
技術介紹
1、隨著現代社會節奏的加快和生活壓力的增大，心理健康問題日益凸顯。傳統心理測評受限于時間、地域及專業人才資源等因素，難以滿足廣泛人群的需求。現有的一些在線心理測評平臺雖然提供了便利，但往往缺乏個性化、精準化的測評服務。
2、具體地，現有系統大多采用通用化的測評模板或測評量表，難以根據用戶的具體情況提供個性化服務；傳統通過心理測評量表的測評模式，獲取用戶心理狀態的渠道單一，測評模式單一，無法充分引導用戶表達內心真實想法，無法獲取自由對話內容中的情緒和心理傾向；普通用戶難以直接獲取專業心理測評師的即時服務。
3、因此，急需開發一種能夠與用戶進行對話交流，并基于用戶的對話內容進行深度分析，給出個性化心理測評建議的大模型系統及方法。
技術實現思路
1、為了實現本專利技術的上述目的和其他優點，本專利技術的第一目的是提供一種心理測評方法，包括以下步驟：
2、采集用戶數據；
3、對采集到的數據進行預處理，構建用戶心理特征向量數據庫；
4、通過所述用戶心理特征向量數據庫對心理測評大模型進行訓練；
5、根據用戶當前的心理狀態及歷史數據，通過所述心理測評大模型計算生成個性化的心理測評建議。
6、進一步地，所述采集用戶數據步驟包括：
7、通過用戶注冊信息、歷史測評記錄、在線行為數據收集用戶數據。>
8、進一步地，所述對采集到的數據進行預處理步驟包括：
9、對采集到的數據進行清洗、標注、特征提取處理，以構建用戶心理特征數據庫。
10、進一步地，所述心理測評大模型的訓練包括：
11、基于深度學習算法，利用標注數據訓練心理測評大模型。
12、進一步地，所述心理測評大模型基于認知行為療法疏導語料進行訓練，自動生成數據，并將自動生成的數據與標注數據相結合，利用監督式微調的方式持續優化模型。
13、進一步地，所述心理測評大模型的微調數據包含對多模態心理評估數據集進行定量分析與標定獲得的數據。
14、進一步地，所述多模態心理評估數據集被配置為通過心理學量表和心理學范式為底層問答策略，生成每一個心理測評問題。
15、進一步地，所述多模態心理評估數據集包含心理量表評估與反饋標注、心理訪談音頻及文字記錄、認知行為療法心理咨詢和共情疏導專業語料、以及心理常見問題及專業解答語料庫。
16、進一步地，所述心理測評大模型的微調數據還包含用戶的心理量表數據。
17、進一步地，所述心理測評大模型通過增量預訓練，吸收數千萬字的中文心理專業書籍內容。
18、進一步地，所述心理測評大模型采用的基座模型為qwen2中文基座模型。
19、進一步地，還包括步驟：
20、與用戶實時交互，以使用戶獲取個性化的心理測評建議、反饋使用效果以及自定義知識庫。
21、進一步地，所述與用戶實時交互，以使用戶獲取個性化的心理測評建議并反饋使用效果步驟包括：
22、基于心理知識圖譜與文檔的混合式心理知識檢索技術，在人機交互對話時，結合心理學向量知識庫和召回重排檢索技術，確保回復的相關性和準確性。
23、本專利技術的第二目的是提供一種心理測評大模型系統，應用上述方法，包括數據采集模塊、數據處理模塊、模型訓練模塊、測評建議生成模塊；其中，
24、所述數據采集模塊，用于采集用戶數據；
25、所述數據處理模塊，用于對采集到的數據進行預處理，構建用戶心理特征向量數據庫；
26、所述模型訓練模塊，用于通過所述用戶心理特征向量數據庫對心理測評大模型進行訓練；
27、所述測評建議生成模塊，用于根據用戶當前的心理狀態及歷史數據，通過所述心理測評大模型計算生成個性化的心理測評建議。
28、本專利技術的第三目的是提供一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述方法的步驟。
29、本專利技術的第四目的是提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述方法的步驟。
30、本專利技術的第五目的是提供一種計算機程序產品，所述計算機程序產品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述方法的步驟。
31、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
32、本專利技術提供一種心理測評大模型系統及方法、設備、介質及程序產品，該方法包括以下步驟：采集用戶數據；對采集到的數據進行預處理，構建用戶心理特征向量數據庫；通過所述用戶心理特征向量數據庫對心理測評大模型進行訓練；根據用戶當前的心理狀態及歷史數據，通過所述心理測評大模型計算生成個性化的心理測評建議。本專利技術通過深度挖掘用戶數據，實現精準的心理狀態識別和個性化的心理測評建議生成；利用人工智能技術，大幅提升心理測評服務的響應速度和處理效率；集成心理學、數據科學等多領域知識，確保測評建議的專業性和有效性。
33、上述說明僅是本專利技術技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本專利技術的技術手段，并可依照說明書的內容予以實施，以下以本專利技術的較佳實施例并配合附圖詳細說明如后。本專利技術的具體實施方式由以下實施例及其附圖詳細給出。
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1.一種心理測評方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的一種心理測評方法，其特征在于，所述采集用戶數據步驟包括：
3.如權利要求1所述的一種心理測評方法，其特征在于，所述對采集到的數據進行預處理步驟包括：
4.如權利要求3所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述心理測評大模型的訓練包括：
5.如權利要求4所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述心理測評大模型基于認知行為療法疏導語料進行訓練，自動生成數據，并將自動生成的數據與標注數據相結合，利用監督式微調的方式持續優化模型。
6.如權利要求5所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述心理測評大模型的微調數據包含對多模態心理評估數據集進行定量分析與標定獲得的數據。
7.如權利要求6所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述多模態心理評估數據集被配置為通過心理學量表和心理學范式為底層問答策略，生成每一個心理測評問題。
8.如權利要求7所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述多模態心理評估數據集包含心理量表評估與反饋標注、心理訪談音頻及文字記
9.如權利要求6所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述心理測評大模型的微調數據還包含用戶的心理量表數據。
10.如權利要求4所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述心理測評大模型通過增量預訓練，吸收數千萬字的中文心理專業書籍內容。
11.如權利要求1所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述心理測評大模型采用的基座模型為QWen2中文基座模型。
12.如權利要求1所述的一種心理測評方法，其特征在于，還包括步驟：
13.如權利要求12所述的一種心理測評方法，其特征在于，所述與用戶實時交互，以使用戶獲取個性化的心理測評建議并反饋使用效果步驟包括：
14.一種心理測評大模型系統，應用如權利要求1~13任一項所述方法，其特征在于：包括數據采集模塊、數據處理模塊、模型訓練模塊、測評建議生成模塊；其中，
15.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1~13任一項所述方法的步驟。
16.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1~13任一項所述方法的步驟。
17.一種計算機程序產品，其特征在于，所述計算機程序產品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1~13任一項所述方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種心理測評方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的一種心理測評方法，其特征在于，所述采集用戶數據步驟包括：
3.如權利要求1所述的一種心理測評方法，其特征在于，所述對采集到的數據進行預處理步驟包括：
4.如權利要求3所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述心理測評大模型的訓練包括：
5.如權利要求4所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述心理測評大模型基于認知行為療法疏導語料進行訓練，自動生成數據，并將自動生成的數據與標注數據相結合，利用監督式微調的方式持續優化模型。
6.如權利要求5所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述心理測評大模型的微調數據包含對多模態心理評估數據集進行定量分析與標定獲得的數據。
7.如權利要求6所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述多模態心理評估數據集被配置為通過心理學量表和心理學范式為底層問答策略，生成每一個心理測評問題。
8.如權利要求7所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述多模態心理評估數據集包含心理量表評估與反饋標注、心理訪談音頻及文字記錄、認知行為療法心理咨詢和共情疏導專業語料、以及心理常見問題及專業解答語料庫。
9.如權利要求6所述的一種心理測評方法，其特征在于：所述心理測評大模型的微調數據還包含...
【專利技術屬性】
技術研發人員：姚康，張賀童，董婷，鄭天佑，付威威，董月芳，耿康杰，紀宇，鄭田莉，任志杰，程泉博，
申請(專利權)人：中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所，
類型：發明
國別省市：
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