基于深度学习的校园心理治疗聊天机器人
人工智能
2019-10-16 v1 计算与语言
机器学习
摘要
本文提出 Evebot，一个创新的、基于序列到序列（Seq2seq）的全生成式对话系统，用于通过积极暗示性回复诊断负面情绪并预防抑郁。该系统由多个基于深度学习的模型组成，包括用于检测用户负面情绪并获取心理咨询相关语料以训练聊天机器人的 Bi-LSTM 模型、反语言序列到序列神经网络，以及最大互信息（MMI）模型。由于青少年不愿在现实互动中表露负面情绪，传统的情感分析与安慰方法可能失效。因此，该系统着重利用虚拟平台检测抑郁或焦虑迹象，疏导青少年压力与情绪，从而预防心理疾病发生。我们将集成聊天机器人系统部署于在线平台用于真实校园应用。通过为期一个月的用户研究，观察到其在积极性提升上优于对照组中其他公开聊天机器人。
引用
@article{arxiv.1910.06707,
title = {A Deep Learning Based Chatbot for Campus Psychological Therapy},
author = {Junjie Yin and Zixun Chen and Kelai Zhou and Chongyuan Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.06707},
year = {2019}
}
备注
31 pages