基于Python的大學(xué)生情緒疏導(dǎo)機(jī)器人設(shè)計(jì)

馬藝珊 賓玉平 溫富先 伊加提·艾尼瓦

開發(fā)大學(xué)生情緒疏導(dǎo)機(jī)器人的重要性

據(jù)了解，我國高校大學(xué)生是抑郁癥高發(fā)的群體，他們因?yàn)檎n業(yè)、生活等種種問題導(dǎo)致抑郁。目前高校和國家針對(duì)青少年抑郁癥的全國范圍流行病學(xué)調(diào)查尚未完善，廣大群眾對(duì)于抑郁癥的了解仍浮于表面，通過“你是如何意識(shí)到自己可能有抑郁癥”的網(wǎng)絡(luò)調(diào)研可以發(fā)現(xiàn)，患有抑郁癥的本人可能都未意識(shí)到自己患有抑郁癥，如圖1所示。

絕大多數(shù)抑郁癥患者都不愿意傾訴，因?yàn)樗麄兒ε聞e人的不理解，擔(dān)心他人異樣的目光，而聊天機(jī)器人在一定程度上可以解決用戶的病恥感和不愿意誠實(shí)自我批露的問題，可以讓大學(xué)生們敞開心扉進(jìn)行傾訴。希望通過本項(xiàng)目能夠幫助大學(xué)生群體緩解焦慮、緊張、抑郁及失眠等狀況，將心理健康問題“遏制”在萌芽狀態(tài)，不能任其發(fā)展到嚴(yán)重的心理問題或者危機(jī)問題。

具體方法

基于Python技術(shù)開發(fā)一款名為“傾心”的智能對(duì)話機(jī)器人，其非普通的人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)，而是面向心理健康領(lǐng)域的心理疏導(dǎo)工具，對(duì)用戶有著精神陪伴和情感慰藉等作用。

通過以下幾個(gè)步驟進(jìn)行開發(fā)，可驗(yàn)證其技術(shù)可行性：微信聊天機(jī)器人構(gòu)建、構(gòu)建知識(shí)圖譜、語義理解和對(duì)話生成四大核心模塊。

微信聊天機(jī)器人構(gòu)建

使用Python實(shí)現(xiàn)聊天機(jī)器人的方案有多種：AIML、chatterBot以及圖靈聊天機(jī)器人和微軟小冰等。考慮到本項(xiàng)目是面向心理健康領(lǐng)域，有很多專業(yè)的心理健康知識(shí)，可以選擇聊天機(jī)器人框架chatterBot。這是一款Python接口的，基于一系列規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成的聊天機(jī)器人。具有結(jié)構(gòu)清晰、可擴(kuò)展性好、簡單實(shí)用等特點(diǎn)。chatterBot的工作流程如圖2所示。

首先，輸入模塊從終端或者API等輸入源獲取數(shù)據(jù)。輸入源會(huì)被指定的邏輯處理模塊分別處理，邏輯處理模塊會(huì)匹配訓(xùn)練集中已知的最接近輸入數(shù)據(jù)句子A，然后根據(jù)句子A去找到相關(guān)度最高的結(jié)果B，如果有多個(gè)邏輯處理模塊返回了不同的結(jié)果，會(huì)返回一個(gè)相關(guān)度最高的結(jié)果。

然后，輸出模塊（output adapter）將匹配到的結(jié)果返回給終端或者API。接入微信公眾號(hào)。首先在微信公眾號(hào)上開始服務(wù)器配置，填寫token和EncodingAESKey，選擇兼容模式，既有明文方便調(diào)試，又有信息加密。

構(gòu)建知識(shí)圖譜

要想實(shí)現(xiàn)針對(duì)心理健康特定領(lǐng)域的自動(dòng)問答，需要在chatterbot中添加領(lǐng)域內(nèi)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，chatterBot通過調(diào)用train函數(shù)訓(xùn)練。知識(shí)圖譜是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中很重要的一部分。原始數(shù)據(jù)，按照數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化程度來分，可以分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的不同結(jié)構(gòu)化形式，采用不同的方法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三元組的形式，抽取心理健康領(lǐng)域知識(shí)本體三元組（實(shí)體、關(guān)系、屬性），然后對(duì)三元組的數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)融合，主要是實(shí)體對(duì)齊以及和數(shù)據(jù)模型進(jìn)行結(jié)合，經(jīng)過融合之后，會(huì)形成標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)表示。為了發(fā)現(xiàn)新知識(shí)，可以依據(jù)一定的推理規(guī)則，產(chǎn)生隱含的知識(shí)，所有形成的知識(shí)經(jīng)過一定的質(zhì)量評(píng)估，最終進(jìn)入知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜的構(gòu)建過程如圖3所示。

語義理解

語義理解（NLU）是通過一系列的AI算法，將文本解析為結(jié)構(gòu)化的、機(jī)器可讀的意圖與詞槽信息，便于互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)者更好地理解并滿足用戶需求。通常來說，語義理解一般分為基于統(tǒng)計(jì)的方法與基于規(guī)則的方法。基于規(guī)則的方法通過事先制定的各種各樣的規(guī)則進(jìn)行解析，并且不依賴數(shù)據(jù)量。同時(shí)基于規(guī)則的方法缺點(diǎn)也很明顯，由于語言的復(fù)雜性，解析自然語言就需要指定大量的解析規(guī)則。所以要將規(guī)則定義在心理健康領(lǐng)域，這方面需要大量的心理專業(yè)知識(shí)，無疑會(huì)增加很大難度。基于統(tǒng)計(jì)的方法具有較強(qiáng)的魯棒性，一般來講，數(shù)據(jù)量越大訓(xùn)練出的模型的表現(xiàn)就會(huì)越好，其缺點(diǎn)就是需要大量訓(xùn)練模型，而大量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的獲取有一定難度。

對(duì)話生成

對(duì)話生成是根據(jù)執(zhí)行一些語法以及語義規(guī)則生成自然語言的過程。通過自動(dòng)化語義理解，將用戶對(duì)話映射到對(duì)應(yīng)的知識(shí)本體，使用自然語言文本生成技術(shù)，給出自然、準(zhǔn)確的答復(fù)。對(duì)話生成在聊天機(jī)器人系統(tǒng)中起到至關(guān)重要的作用，相當(dāng)于人類的大腦，可以根據(jù)歷史對(duì)話內(nèi)容對(duì)當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行決策。將背景知識(shí)通過編碼融入到傳統(tǒng)模型中，可提高模型生成對(duì)話的豐富程度，在與人交互的過程中能夠記憶上下文話題語境。在生成答復(fù)時(shí)充分考慮語境，解決了目前聊天機(jī)器人中普遍存在的前后回復(fù)不一致、回復(fù)內(nèi)容與聊天語境大相徑庭等問題。

“傾心”的智能對(duì)話機(jī)器人特點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)

特點(diǎn)

本項(xiàng)目不同于其他心理健康機(jī)器人，是專門針對(duì)青少年群體的。利用與人工與智能相結(jié)合的方式對(duì)使用者進(jìn)行問答分析，拉近與用戶之間的距離，積極引導(dǎo)青少年群體進(jìn)行獨(dú)立思考，而非沉浸在自我情緒中，自我拉扯無法排解。通過如朋友般的聊天方式使用戶身心往健康樂觀的狀態(tài)發(fā)展，減少焦慮、抑郁情緒的產(chǎn)生。用戶在平臺(tái)上所傾訴的一些心理情緒、壓力等，軟件后端會(huì)定時(shí)刪除數(shù)據(jù)來保護(hù)用戶的隱私，不用擔(dān)心個(gè)人信息及情況泄露等問題，真正做到信息安全，用戶放心。

創(chuàng)新點(diǎn)

比起校內(nèi)開設(shè)的心理咨詢室，機(jī)器人更能使得青少年放下“戒備”，并且能集結(jié)專家的解答和疏導(dǎo)，滿足大學(xué)生線上心理健康問題的咨詢需要。目前絕大部分來聊天機(jī)器人都是基于人工規(guī)則，“傾心”建立的心理知識(shí)問答庫，從語料庫和對(duì)話記錄中自動(dòng)學(xué)習(xí)，建立知識(shí)圖譜和實(shí)體關(guān)聯(lián)。運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)文本信息達(dá)到深層次的語義分析和理解，極大地降低了人力成本。整合多種深度學(xué)習(xí)、自然語言理解技術(shù)，能夠準(zhǔn)確理解用戶意圖、快速察覺用戶情緒，從而生成相應(yīng)的答復(fù)，進(jìn)一步降低“答非所問”的出現(xiàn)幾率。

利用Python技術(shù)進(jìn)行機(jī)器人開發(fā)，除幫助緩解相關(guān)人群的病癥問題，還能夠有效推進(jìn)我國在此領(lǐng)域的相關(guān)研究，從而朝著更為人性化的社會(huì)前進(jìn)。相信在情緒疏導(dǎo)機(jī)器人的幫助下，終有一日，抑郁癥患者的癥狀會(huì)被大眾所接納，他們對(duì)于自己的情緒也會(huì)有個(gè)正向的排解，這才是研發(fā)情緒疏導(dǎo)機(jī)器人的根本意義。