用于确定戒毒人员心瘾等级的信息处理方法及装置与流程

1.本公开涉及数据处理技术领域，具体涉及到一种用于确定戒毒人员心瘾等级的信息处理方法及装置。


背景技术：

2.心瘾，用于表示戒毒人员对毒品的心理渴求程度。
3.心瘾等级，用于表示戒毒人员复吸率，等级越高，复吸毒品的概率越大；反之，复吸毒品的概率就越小。
4.相关技术中，对戒毒人员心瘾评估不准确。


技术实现要素：

5.本公开的主要目的在于提供一种用于确定戒毒人员心瘾等级的信息处理方法及装置，以解决相关技术中心瘾评估不准确的技术问题。
6.为了实现上述目的，根据本公开的第一方面，提供了一种用于确定戒毒人员心瘾等级的信息处理方法，包括：获取目标戒毒人员对应的预设指标下的数据，包括获取用于表示目标戒毒人员个性心理特征的文本数据、及获取用于表示目标戒毒人员戒毒行为的文本数据；量化所述目标戒毒人员个性心理特征文本数据和所述目标戒毒人员戒毒行为的文本数据，得到各个预设指标下的数据的量化值；基于为各个所述预设指标预配置的权重值、以及各个预设指标下的数据的量化值，确定量化后的目标戒毒人员的心瘾数值；确定所述心瘾数值对应的目标心瘾等级。
7.可选地，在确定所述心瘾数值对应的目标心瘾等级之前，所述方法还包括：确定大量戒毒人员的心瘾数值，并将该大量戒毒人员的心瘾数值作为统计样本数据；对所述统计样本数据进行预处理，以使该统计样本数据满足正态分布，得到正态分布数据；基于平均数
±
标准差的统计方式对所述正态分布数据进行等级划分，得到心瘾等级。
8.可选地，在确定所述心瘾数值对应的目标心瘾等级之后，所述方法还包括：如果所述目标心瘾等级为预设等级，确定所述各个预设指标下的数据的量化值与标准预设值的偏差值；确定所述偏差值对应的戒毒干预信息，其中，所述戒毒干预信息包括至少一种媒体类型的戒毒干预信息；将所述至少一种媒体类型的戒毒干预信息发送至目标终端。
9.可选地，所述获取目标戒毒人员对应的预设指标下的数据包括：从机器人端获取人机对话语料，对所述人机对话语料进行预处理得到用于表示戒毒人员个性心理特征的文本数据；从预设位置获取戒毒相关的数据，并从所述戒毒相关的数据中提取用于表示戒毒行为的文本数据。
10.根据本公开的第二方面，提供了一种用于确定戒毒人员心瘾等级的信息处理装置，包括：获取单元，被配置成获取目标戒毒人员对应的预设指标下的数据，包括获取用于表示目标戒毒人员个性心理特征的文本数据、及获取用于表示目标戒毒行为的文本数据；量化单元，被配置成获取目标戒毒人员对应的预设指标下的数据，包括获取用于表示戒毒
人员个性心理特征的文本数据、及获取用于表示戒毒行为的文本数据；处理单元，被配置成基于为各个所述预设指标预配置的权重值、以及各个预设指标下的数据的量化值，确定量化后的戒毒人员的心瘾数值；第一确定单元，被配置成确定所述心瘾数值对应的目标心瘾等级。
11.可选地，装置还包括：第二确定单元，被配置成确定大量戒毒人员的心瘾数值，并将该大量戒毒人员的心瘾数值作为统计样本数据；预处理单元，被配置成对所述统计样本数据进行预处理，以使该统计样本数据满足正态分布，得到正态分布数据；心瘾等级确定单元，被配置成基于平均数
±
标准差的统计方式对所述正态分布数据进行等级划分，得到心瘾等级。
12.可选地，装置还包括：第三确定单元，被配置成如果所述目标心瘾等级为预设等级，确定所述各个预设指标下的数据的量化值与标准预设值的偏差值；第四确定单元，被配置成确定所述偏差值对应的戒毒干预信息，其中，所述戒毒干预信息包括至少一种媒体类型的戒毒干预信息；发送单元，被配置成将所述至少一种媒体类型的戒毒干预信息发送至目标终端。
13.可选地，获取单元进一步被配置成：从机器人端获取人机对话语料，对所述人机对话语料进行预处理得到用于表示戒毒人员个性心理特征的文本数据；从预设位置获取戒毒相关的数据，并从所述戒毒相关的数据中提取用于表示戒毒行为的文本数据。
14.根据本公开的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面任意一项实施例所述的用于确定戒毒人员心瘾等级的信息处理方法。
15.根据本公开的第四方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1
‑
4任意一项所述的用于确定戒毒人员心瘾等级的信息处理方法。
16.在本公开实施例中，首先获取目标戒毒人员对应的预设指标下的数据；量化目标戒毒人员个性心理特征文本数据和目标戒毒人员戒毒行为的文本数据，得到各个预设指标下的数据的量化值；而后基于为各个预设指标预配置的权重值、以及各个预设指标下的数据的量化值，确定量化后的目标戒毒人员的心瘾数值；最后确定心瘾数值对应的目标心瘾等级，通过基于多维度数据源，以及为预设指标预配置权重值确定目标戒毒人员在预设指标下的心瘾等级，实现了智能、精准地确定不同戒毒人员的心瘾等级，进而克服了现有技术中对戒毒人员心瘾评估不准确的技术缺陷。
附图说明
17.为了更清楚地说明本公开具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
18.图1是根据本公开实施例的用于确定戒毒人员心瘾等级的信息处理方法的流程图；
19.图2是根据本公开实施例的用于确定戒毒人员心瘾等级的信息处理方法的应用场景图；
20.图3是根据本公开实施例用于确定戒毒人员心瘾等级的信息处理装置的结构图；
21.图4是根据本公开实施例的电子设备的示意图。
具体实施方式
22.为了使本技术领域的人员更好地理解本公开方案，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本公开保护的范围。
23.需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
24.需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
25.根据本公开实施例，提供了一种用于确定戒毒人员心瘾等级的信息处理方法，如图1所示，该方法包括如下的步骤101至步骤104：
26.步骤101：获取目标戒毒人员对应的预设指标下的数据，包括获取用于表示戒毒人员个性心理特征的文本数据、及获取用于表示戒毒行为的文本数据。
27.在本实施例中，执行本方法的主体可以是服务器，预设指标下的数据包括用于表示目标戒毒人员个性心理特征的文本数据、及获取用于表示戒毒行为的文本数据。可以基于具备人机对话功能的终端设备与目标戒毒人员通过对话所确定的对话语料，确定目标戒毒人员的个性心理特征文本数据；也可以从戒毒所目标人员的档案存储装置中获取戒毒相关的业务数据。
28.具体地，可以将用于表示目标戒毒人员个性心理特征作为一个预设指标，爬取用于表示目标戒毒人员个性心理特征的文本数据包括用于表示人格特征的文本数据(例如，“神经质”作为文本数据、“内外倾”作为文本数据、“精神质”作为文本数据、“掩饰”作为文本数据)、用于表示社会支持的文本数据(与感知到的支持相关的文本信息、客观支持相关的文本信息或对支持利用度相关的文本信息)、用于表示负性情绪的文本数据(例如，可以包括抑郁情绪相关的文本信息或焦虑情绪相关的文本信息)、用于表示戒毒信心的文本数据、用于表示戒毒应对方式的文本数据(例如，积极应对相关的文本数据、消极应对相关的文本数据)。
29.可以将用于表示目标戒毒人员戒毒行为的文本数据作为另一个预设指标，用于表示目标戒毒人员戒毒行为的文本数据包括用于表示吸毒行为的文本数据(例如，吸毒频率相关的文本数据、吸毒方式相关的文本数据)、用于表示吸毒史的文本数据(例如，初吸年龄
相关的文本数据、吸毒年限相关的文本数据、强制戒毒次数相关的文本数据)、用于表示毒品类型的文本数据(例如，海洛因相关的文本数据、冰毒相关的文本数据)。
30.经过反复验证证明，通过包括上述数据源中的用于表示个性心理特征的文本数据、及用于表示目标戒毒人员戒毒行为的文本数据，能够非常精确地确定戒毒人员的心瘾等级，所确定的心瘾等级能够更加准确地反映戒毒人员的当前对毒品的心理渴求程度值。克服现有技术中，无法由于数据源的单一性，无法准确地确定心瘾等级。
31.作为本实施例一种可选的实现方式，所述获取目标戒毒人员对应的预设指标下的数据包括：从机器人端获取人机对话语料，对所述人机对话语料进行预处理得到用于表示戒毒人员个性心理特征的文本数据；从预设位置获取戒毒相关的数据，并从所述戒毒相关的数据中提取用于表示戒毒行为的文本数据。
32.在本可选的实现方式中，用于表示目标戒毒人员个性心理特征的文本数据的确定过程可以包括：从机器人端获取人机对话语料，人机对话语料可以通过问询的方式确定；而后通过对问询语料和答复语料的处理，得到用于表示目标戒毒人员个性心理特征的文本数据。具体可以通过量表算法对问询语料和答复语料进行处理，得到目标戒毒人员的负性情绪文本数据、社会支持文本数据；可以直接基于问询语料和答复语料确定目标戒毒人员的人格文本数据、用于表示戒毒应对方式文本数据、用于表示戒毒心理渴求文本数据。
33.用于表示戒毒行为的文本数据的确定过程可以包括：可以从戒毒所中存储目标戒毒人员的存储装置中获取目标戒毒人员的戒毒相关的数据，而后爬取戒毒相关的数据中用于表示目标戒毒人员戒毒行为的文本数据，如用于表示吸毒史文本数据、用于表示吸毒行为的文本数据和用于表示毒品类型的文本数据。
34.在本可选的实现方式中，通过将用于表示目标戒毒人员个性心理特征的文本数据与用于表示目标戒毒人员戒毒行为的文本数据相结合，共同作为用于评估目标戒毒人员心瘾等级的数据源，能够提供确定心瘾等级的准确性。同时通过对人机对话语料确定用于表示目标戒毒人员个性心理特征的文本数据、以及通过戒毒所存储装置存储的戒毒相关的数据确定用于表示戒毒人员行为的文本数据，能够更加真实、准确地反映目标戒毒人员当前的戒毒状态，从而能够更准确地确定目标戒毒人员当前的心瘾等级。
35.步骤102：量化所述个性心理特征文本数据和所述戒毒行为的文本数据，得到各个预设指标下的数据的量化值。
36.在得到上述用于表示目标戒毒人员个性心理特征的文本数据、及获取用于表示目标戒毒人员戒毒行为的文本数据后，可以将文本数据量化，量化最终目的是为各个文本数据赋予不同的数值。
37.在本实施例中还为预设指标配置权重值。例如吸毒史、毒品类型是对心瘾影响最强烈的因素，因此可以配置成正向的高权重，戒毒信心和心瘾戒除有高相关，因此可以配置成负向高权重。该权重值可以用于表示各个预设指标对目标戒毒人员心瘾等级的重要程度。
38.步骤103：基于为各个所述预设指标预配置的权重值、以及各个预设指标下的数据的量化值，确定量化后的目标戒毒人员的心瘾数值。
39.在本实施中，可以基于步骤102中各个文本数据对应的数值、以及各个指标的权重值进行加权求和运算，得到目标戒毒人员的心瘾数值。参考图2，图2示出了各个预设指标对
心瘾等级的影响，其中可以将人格指标、负性情绪指标、吸毒行为指标、吸毒史指标等配置为正向权重，将社会支持、戒毒信心等配置为负向权重(权重值仍为正数，其仅用于表示该预设指标对心瘾等级的影响程度)，那么通过本实施例可以综合确定目标戒毒人员的心瘾数值。公式可以是：心瘾数值＝第一预设指标的正向权重*第一预设指标下文本数据对应的数值
‑
第二预设指标的负向权重*第二预设指标下文本数据对应数值。
40.步骤104：确定所述心瘾数值对应的目标心瘾等级。
41.在本实施例中，可以基于确定的心瘾数值，确定与其对应的心瘾等级。
42.作为本实施例一种可选的实现方式，在确定所述心瘾数值对应的目标心瘾等级之前，所述方法还包括：确定大量戒毒人员的心瘾数值，并将该大量戒毒人员的心瘾数值作为统计样本数据；对所述统计样本数据进行预处理，以使该统计样本数据满足正态分布，得到正态分布数据；基于平均数
±
标准差的统计方式对所述正态分布数据进行等级划分，得到心瘾等级。
43.在本可选的实现方式中，实现了心瘾等级的确定，通过基于大量的样本确定的等级，能够对心瘾等级进行精确地划分。心瘾等级可以用不同阈值确定的范围来表示，例如，将心瘾数值为75
‑
100之间为高等级、50
‑
75为中等级、0
‑
50为低等级。
44.具体地，可以从数据库中获取大量戒毒人员的心瘾数值，大量戒毒人员中每一个戒毒人员心瘾数值的确定方式与步骤101至步骤104公开的实现方式相同，在此不再赘述。在确定大量戒毒人员的心瘾数值之后，可以将其作为样本进行处理，处理过程旨在使样本数据满足正态分布，从而可以基于正态分布的结果，确定心瘾等级。
45.具体地，如果样本数据满足正态分布或近似正态分布后，计算出该数据的平均数和标准差，使用m
±
sd(即平均数
±
标准差)的统计方式，基于数据分布对样本进行等级的划分，得到心瘾等级。如果样本数据不满足正态分布或者近似正态分布，可以采用最优分箱算法计算数据的离散特征，不断分箱得到最终分箱结果，对样本进行等级的划分，得到心瘾等级。
46.在通过大量戒毒人员的心瘾数值确定心瘾等级基础上，能够更加准确地反映目标戒毒人员对毒品的心理渴求程度，克服了现有技术中心瘾等级通过人工方式确定，确定结果过于粗糙，因此基于该粗糙的心瘾等级确定的个体的心瘾等级不够准确。
47.作为本实施例一种可选的实现方式，在确定所述心瘾数值对应的目标心瘾等级之后，所述方法还包括：如果所述目标心瘾等级为预设等级，确定该预设等级下所述各个预设指标下的数据的量化值与标准预设值的偏差值；确定所述偏差值对应的戒毒干预信息，其中，所述戒毒干预信息包括至少一种媒体类型的戒毒干预信息；将所述至少一种媒体类型的戒毒干预信息发送至目标终端。
48.在本可选的实现方式中，对于心瘾等级高(或者是中等级、低等级)的戒毒人员，需要及时确定与其对应的戒毒干预信息。具体确定方式可以包括：获取步骤102确定的各个预设指标下的文本数据的量化数值，而后将量化数值与标准值进行比较，得到偏差值，例如，目标戒毒人员的“社会支持”指标下的量化数值与标准值偏差最大，其次是“吸毒史”指标下的偏差值、“人格”指标下的偏差值、“负性情绪”指标下的偏差值、“吸毒行为”下的偏差值，“应对方式下的偏差值”、“戒毒信心”指标下的偏差值，那么可以针对结果，确定对应的戒毒干预信息。服务器可以将确定的干预信息发送至目标对象的终端设备上，目标对象可以是
戒毒所工作人员，以使工作人员按照戒毒干预信息知道戒毒人员进行戒毒干预训练。
49.具体的，干预信息可以是视频类型的干预训练信息、语音类型的干预训练信息或者文本类型的干预训练信息。
50.用本可选的实现方式，针对不同的戒毒人员的当前心瘾状态，确定对应的干预信息，实现了有针对性的确定戒毒干预信息。
51.在确定目标心瘾等级之后，可以对确定的目标心瘾等级进行验证。验证方式可以包括：
52.人机对话，用于模拟接近于自然人与人的沟通，首先将对话语料的文本数据输入至预先训练完成的transformer网络模型中，以深入挖掘文本信息。
53.将具体的多维度的文本信息(source)和标注的标签(target)的序列输入到模型中进行编码和训练。训练处理过程：分词、位置编码、词嵌入，经过多头自注意力模块(multi
‑
head attention)获取特征向量，模型输出为心瘾等级。具体地，transformer擅长处理长句编码，且能记录序列(一个个句子)的顺序信息。可以将文本数据按照对话语料中表述的先后顺序，将文本数据输入至模型中，“句子一句子二句子三。。。”，在本模型中首先对所有输入的句子进行切词获取token，根据词向量获取一个句子的表征信息，同时对每个句子的位置编码，句子的表征信息和位置信息同时作为模型的输入，传递到multi head attention，做进一步的信息抽取。然后经过模型的其他层，前馈神经网络层、归一化层，最后输出属于某个心瘾等级的概率。
54.本技术的transformer网络全部依赖于attention(注意力机制)。构造出q(查询矩阵)、k(键矩阵)、v(值矩阵)，经过多个矩阵变换(multi
‑
head attention多头注意力)，进行编码
‑
解码。其中，多头注意力提供了对语义、句法、语法规则等潜在语言模型进行了建模，比如，有的注意力头关注于动词后续紧跟的宾语、有的关注当前词的下一个词、有的关注当前词的上一个词。transformer模型多头注意力能够捕获更多、潜在的多级别、多类型的相关关系，深入到语言语义级，逼近了人类沟通中的心理(心瘾性)传递。transformer完全使用了掩膜、自注意力机制、无监督学习。
55.基于预测得到的目标心瘾等级、对步骤104确定的目标心瘾等级进行验证，判断二者是否一致。通过模型对心瘾等级进行验证，保证了心瘾等级的准确性。同时也对模型的预测准确性进行了验证。
56.在本实施例中，确定目标心瘾等级还可以直接基于transformer模型确定目标心瘾等级。
57.本实施例首先获取目标戒毒人员对应的预设指标下的数据；量化目标戒毒人员个性心理特征文本数据和目标戒毒人员戒毒行为的文本数据，得到各个预设指标下的数据的量化值；而后基于为各个预设指标预配置的权重值、以及各个预设指标下的数据的量化值，确定量化后的目标戒毒人员的心瘾数值；最后确定心瘾数值对应的目标心瘾等级，通过基于多维度数据源，以及为预设指标预配置权重值确定目标戒毒人员在预设指标下的心瘾等级，实现了智能、精准地确定不同戒毒人员的心瘾等级。克服了现有技术中对戒毒人员心瘾评估不准确的技术缺陷。
58.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不
同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
59.根据本公开实施例，还提供了一种用于实施上述用于确定戒毒人员心瘾等级的信息处理方法的装置，如图3所示，该装置包括：获取单元301，被配置成获取目标戒毒人员对应的预设指标下的数据，包括获取用于表示目标戒毒人员个性心理特征的文本数据、及获取用于表示目标戒毒行为的文本数据；量化单元302，被配置成获取目标戒毒人员对应的预设指标下的数据，包括获取用于表示戒毒人员个性心理特征的文本数据、及获取用于表示戒毒行为的文本数据；处理单元303，被配置成基于为各个所述预设指标预配置的权重值、以及各个预设指标下的数据的量化值，确定量化后的戒毒人员的心瘾数值；第一确定单元304，被配置成确定所述心瘾数值对应的目标心瘾等级。
60.作为本实施例一种可选的实现方式，装置还包括：第三确定单元，被配置成如果所述目标心瘾等级为预设等级，确定所述各个预设指标下的数据的量化值与标准预设值的偏差值；第四确定单元，被配置成确定所述偏差值对应的戒毒干预信息，其中，所述戒毒干预信息包括至少一种媒体类型的戒毒干预信息；发送单元，被配置成将所述至少一种媒体类型的戒毒干预信息发送至目标终端。
61.作为本实施例一种可选的实现方式，获取单元301进一步被配置成：从机器人端获取人机对话语料，对所述人机对话语料进行预处理得到用于表示戒毒人员个性心理特征的文本数据；从预设位置获取戒毒相关的数据，并从所述戒毒相关的数据中提取用于表示戒毒行为的文本数据。
62.本公开实施例提供了一种电子设备，如图4所示，该电子设备包括一个或多个处理器41以及存储器42，图4中以一个处理器44为例。
63.该控制器还可以包括：输入装置44和输出装置44。
64.处理器41、存储器42、输入装置44和输出装置44可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
65.处理器41可以为中央处理器(centralprocessingunit，cpu)。处理器41还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field
‑
programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
66.存储器42作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本公开实施例中的控制方法对应的程序指令/模块。处理器41通过运行存储在存储器42中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的用于确定戒毒人员心瘾等级的信息处理方法。
67.存储器42可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据服务器操作的处理装置的使用所创建的数据等。此外，存储器42可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器42可选包括相对于处理器41远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至
网络连接装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
68.输入装置44可接收输入的数字或字符信息，以及产生与服务器的处理装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置44可包括显示屏等显示设备。
69.一个或者多个模块存储在存储器42中，当被一个或者多个处理器41执行时，执行如图1所示的方法。
70.本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各电机控制方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read
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onlymemory，rom)、随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)、快闪存储器(flashmemory)、硬盘(harddiskdrive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid
‑
statedrive，ssd)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
71.虽然结合附图描述了本公开的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本公开的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。