一种基于人工智能的逝者亲友关怀系统及方法与流程

本发明涉及人工智能，尤其涉及一种基于人工智能的逝者亲友关怀系统及方法。

背景技术：

1、人工智能是集合了机器学习、自然语言处理、情感分析等多种先进技术的领域，人工智能技术旨在创建能够模仿人类智能行为的机器或软件系统，包括从基础的数据处理和模式识别到复杂的决策制定和问题解决的各个方面，在心理健康和情感支持的应用中，人工智能技术通常被用来分析个体的情感状态、语言和行为模式，并据此提供个性化的反馈和建议，这种技术的核心在于使机器能够理解和响应人类情感和心理需求，从而提供更加人性化的支持和服务。

2、基于人工智能的逝者亲友关怀系统是一种旨在为逝者的亲友提供情感支持和心理疏导的系统，其主要目的是帮助亲友在丧失亲人后有效处理悲伤和情绪困扰，通过提供情感支持和必要的信息来帮助他们在适应期内更好地恢复和适应缓解悲伤过程中的心理压力，提供心理健康支持，并协助个人走出悲痛，逐步回归正常生活，该系统一般通过结合自然语言处理技术来理解和响应用户的交流，使用情感分析工具来识别用户情绪，以及运用机器学习算法来个性化地适应用户的特定需求，能够提供专业的心理健康资源、活动建议或心理健康练习，以支持用户的心理恢复过程。

3、传统的逝者亲友关怀系统在情绪分析方面通常缺乏深度和准确性，往往无法提供足够个性化的支持和建议，且传统系统在悲伤处理推荐方面通常不够精准和个性化，无法满足用户多样化的心理需求，在心理危机预警方面，其反应迟钝，缺乏有效的预警机制和及时干预措施，在记忆回顾内容的生成和健康管理方面通常功能有限，无法提供全面和深入的心理健康支持。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于人工智能的逝者亲友关怀系统及方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于人工智能的逝者亲友关怀系统包括情绪分析模块、个性化交互模块、悲伤处理推荐模块、预警与干预模块、记忆回顾生成模块、综合健康管理模块；

3、所述情绪分析模块基于用户语言和文字输入，采用双向长短时记忆网络结合语音情感识别技术进行情绪分析，使用逻辑回归进行情绪分类和量化，生成情绪分析数据；

4、所述个性化交互模块基于情绪分析数据，利用协同过滤算法对用户的个性化交互模式进行学习和适应，生成个性化交互方案；

5、所述悲伤处理推荐模块基于个性化交互方案，应用k-最近邻算法和推荐算法，生成悲伤处理推荐；

6、所述预警与干预模块基于悲伤处理推荐，利用决策树分类算法和情感分析技术，即时识别心理危机，启动预警，生成预警信号和干预措施；

7、所述记忆回顾生成模块基于用户提供的多媒体内容，运用卷积神经网络和自然语言处理技术，生成记忆回顾内容；

8、所述综合健康管理模块基于预警信号和干预措施与用户生理健康数据，应用主成分分析和多元线性回归进行健康状态分析，生成健康管理报告。

9、作为本发明的进一步方案，所述情绪分析数据具体包括用户情绪状态的分类和情绪的量化评估，所述个性化交互方案具体指根据用户情绪变化调整的交流策略和内容方案，所述悲伤处理推荐具体为根据用户情绪状态生成的心理咨询、自助练习和放松技巧，所述预警信号和干预措施具体包括心理健康风险评估和干预策略，所述记忆回顾内容具体指根据用户的多媒体数据生成的视频、相册和故事，所述健康管理报告具体包括用户的健康状况评估和改善方案。

10、作为本发明的进一步方案，所述情绪分析模块包括文字情感分析子模块、语音情感识别子模块、情感分类子模块；

11、所述文字情感分析子模块基于用户文字输入，应用bert模型进行文本情感分析，生成文字情感分析数据；

12、所述语音情感识别子模块基于用户语音输入，运用声音信号处理技术和声音情绪识别模型，进行语音情感分析，生成语音情感分析数据；

13、所述情感分类子模块基于文字情感分析数据和语音情感分析数据，使用支持向量机进行情绪的综合分类和量化，生成综合情绪分析数据。

14、作为本发明的进一步方案，所述个性化交互模块包括交互模式学习子模块、用户偏好适应子模块、个性化响应生成子模块；

15、所述交互模式学习子模块基于综合情绪分析数据，采用因子分析法和聚类算法对用户交互模式进行分析，生成用户交互模式分析数据；

16、所述用户偏好适应子模块基于用户交互模式分析数据，应用apriori算法优化系统反馈，生成用户偏好适应方案；

17、所述个性化响应生成子模块基于用户偏好适应方案，利用推荐系统创建个性化的交互响应，生成个性化交互方案。

18、作为本发明的进一步方案，所述悲伤处理推荐模块包括悲伤状态识别子模块、推荐算法应用子模块、处理路径定制子模块；

19、所述悲伤状态识别子模块基于个性化交互方案，运用决策树分类算法对悲伤状态进行分析和识别，生成悲伤状态识别数据；

20、所述推荐算法应用子模块基于悲伤状态识别数据，利用协同过滤推荐算法，生成悲伤处理方案；

21、所述处理路径定制子模块基于悲伤处理方案，采用包括用户画像匹配的个性化定制技术，生成悲伤处理推荐。

22、作为本发明的进一步方案，所述预警与干预模块包括心理危机识别子模块、预警机制启动子模块、干预策略制定子模块；

23、所述心理危机识别子模块基于悲伤处理推荐，采用决策树分类算法结合情绪词典分析用户的心理状况，生成心理危机识别结果；

24、所述预警机制启动子模块基于心理危机识别结果，应用规则引擎，激活预警机制，生成预警信号；

25、所述干预策略制定子模块基于预警信号，运用策略规划算法，生成干预措施。

26、作为本发明的进一步方案，所述记忆回顾生成模块包括多媒体内容分析子模块、记忆内容合成子模块、个性化调整子模块；

27、所述多媒体内容分析子模块基于用户提供的多媒体内容，运用卷积神经网络和语义分析，生成多媒体特征数据；

28、所述记忆内容合成子模块基于多媒体特征数据，采用生成对抗网络，合成记忆内容，生成记忆内容合成数据；

29、所述个性化调整子模块基于记忆内容合成数据，采用推荐系统算法，生成记忆回顾内容。

30、作为本发明的进一步方案，所述综合健康管理模块包括数据整合分析子模块、健康状态评估子模块、健康管理方案子模块；

31、所述数据整合分析子模块基于干预措施与用户生理健康数据，采用数据融合和主成分分析，生成健康分析报告；

32、所述健康状态评估子模块基于健康分析报告，运用多变量统计分析，生成健康状况评估报告；

33、所述健康管理方案子模块基于健康状况评估报告，应用专家系统，生成健康管理报告。

34、一种基于人工智能的逝者亲友关怀方法，所述基于人工智能的逝者亲友关怀方法基于上述基于人工智能的逝者亲友关怀系统执行，包括以下步骤：

35、s1：基于用户语言和文字输入，采用双向长短时记忆网络结合语音情感识别技术进行情绪分析，并使用逻辑回归进行情绪分类和量化，生成情绪分析数据；

36、s2：基于所述情绪分析数据，利用协同过滤算法对用户的个性化交互模式进行学习和适应，生成个性化交互方案；

37、s3：基于所述个性化交互方案，应用k-最近邻算法和推荐算法，生成悲伤处理推荐；

38、s4：基于所述悲伤处理推荐，采用决策树分类算法结合情感词典，分析用户心理状态，生成心理危机识别结果；

39、s5：基于所述心理危机识别结果，应用规则引擎，激活预警机制，生成预警信号；

40、s6：基于用户提供的多媒体内容，运用卷积神经网络和语义分析，生成记忆回顾内容；

41、s7：基于所述预警信号和用户生理健康数据，采用数据融合和主成分分析，进行健康状态的综合分析，生成健康管理报告。

42、作为本发明的进一步方案，所述双向长短时记忆网络用于分析用户文字输入的上下文信息，所述语音情感识别技术用于语调、音量和语速的情感特征提取，所述协同过滤算法用于用户行为分析和偏好匹配，所述k-最近邻算法用于识别适配用户情绪状态的处理方案，所述推荐算法负责提供个性化的治疗方案，所述决策树分类算法通过列逻辑判断对用户的心理状况进行分类，所述情感词典则用于评估用户语言中的情感强度，所述规则引擎根据预设的心理风险指标和阈值触发预警，所述卷积神经网络用于从图像和视频中提取视觉特征，所述语义分析用于处理文本内容，捕捉记忆的主题和情感，所述数据融合用于将多源健康数据集成为数据视图，所述主成分分析用于提取健康指标。

43、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

44、本发明中，通过采用双向长短时记忆网络和语音情感识别技术，能够更精准地分析用户的情绪状态，提供更为个性化的交互体验，利用协同过滤算法和k-最近邻算法等先进技术，为用户提供定制化的悲伤处理建议，提升了用户体验，结合决策树分类算法和情感分析技术，系统能够及时识别潜在的心理危机并启动预警机制，增强了用户的心理健康保障，通过集成卷积神经网络和自然语言处理技术，系统能够生成丰富的记忆回顾内容，帮助用户缅怀亲人，结合主成分分析和多元线性回归进行健康状态分析的综合健康管理模块，为用户提供全面的健康管理支持。