公开(公告)号：CN113780012A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202111165245.6

申请日：2021-09-30

Applicant: 东南大学

Inventor： 周德宇 ,  王博宇 ,  张林海

IPC: G06F40/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于预训练语言模型的抑郁症访谈对话生成方法，包括通过固定问题采集用户的基本信息；按策略抽取预设问题库中的部分问题，构建向用户提问的主问题流；对用户回复进行情绪极性分类，并选取相应回复句作为对用户情绪的响应；使用微调后的预训练语言模型GPT‑2，根据当前问题和用户回复，生成与用户回复相关的后续问题。本发明的系统主要包括：语音识别与合成模块、预设问题库、主问题流构建模块、情绪分类与响应模块和后续问题生成模块。本发明相较于之前完全使用固定模板的对话生成方法，微调后的预训练语言模型能生成更灵活的后续问题，可以进行更有效的抑郁诊断访谈，因而具有更好的效果。

公开(公告)号：CN113780012B

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202111165245.6

申请日：2021-09-30

Applicant: 东南大学

Inventor： 周德宇 ,  王博宇 ,  张林海

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/35 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G16H20/70 ,  G06F40/35

Abstract: 本发明公开了基于预训练语言模型的抑郁症访谈对话生成方法，包括通过固定问题采集用户的基本信息；按策略抽取预设问题库中的部分问题，构建向用户提问的主问题流；对用户回复进行情绪极性分类，并选取相应回复句作为对用户情绪的响应；使用微调后的预训练语言模型GPT‑2，根据当前问题和用户回复，生成与用户回复相关的后续问题。本发明的系统主要包括：语音识别与合成模块、预设问题库、主问题流构建模块、情绪分类与响应模块和后续问题生成模块。本发明相较于之前完全使用固定模板的对话生成方法，微调后的预训练语言模型能生成更灵活的后续问题，可以进行更有效的抑郁诊断访谈，因而具有更好的效果。