针对青少年心理危机预警的数据分析系统及方法与流程

本申请涉及数据分析领域，且更为具体地，涉及一种针对青少年心理危机预警的数据分析系统及方法。

背景技术：

1、当前，针对青少年心理危机的预警主要依赖于专业心理评估和线下咨询服务，但这些方法往往受限于资源分配、地域覆盖和隐私保护等问题。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，通过分析青少年的在线行为、社交媒体活动和心理健康相关数据，构建自动化、智能化的心理危机预警系统成为可能。因此，期待一种智能化的针对青少年心理危机预警的数据分析系统及方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种针对青少年心理危机预警的数据分析系统及方法，其通过采用基于深度学习的自然语言处理技术对被标注为心理健康的青少年对象的心理健康相关数据进行语义分析，提取出健康的心理相关数据的核心语义特征，以此来建立参照基准，进而基于被分析青少年对象的心理健康相关数据与参照基准的特征相似度，从而实现对青少年心理危机的自动预警。这样，可以有效克服传统评估方法的局限性，实现对青少年心理健康数据的大规模分析处理，提高心理危机识别的效率和准确性。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种针对青少年心理危机预警的数据分析系统，其包括：

3、待分析心理健康数据获取模块，用于获取被分析青少年对象的心理健康相关数据；

4、参考心理健康数据获取模块，用于获取被标注为心理健康的青少年对象的心理健康相关数据的集合；

5、心理健康数据语义分析模块，用于对所述被分析青少年对象的心理健康相关数据和所述被标注为心理健康的青少年对象的心理健康相关数据的集合分别进行语义编码以得到被分析青少年对象心理健康数据语义编码特征向量和参考青少年对象心理健康数据语义编码特征向量的集合；

6、参考信息聚合模块，用于对所述参考青少年对象心理健康数据语义编码特征向量的集合进行门控聚合处理以得到参考青少年对象心理健康语义编码聚合表示向量；

7、心理危机评判模块，用于基于所述参考青少年对象心理健康语义编码聚合表示向量和所述被分析青少年对象心理健康数据语义编码特征向量之间的特征相似性，确定是否生成心理危机预警提示。

8、根据本申请的另一个方面，提供了一种针对青少年心理危机预警的数据分析方法，其包括：

9、获取被分析青少年对象的心理健康相关数据；

10、获取被标注为心理健康的青少年对象的心理健康相关数据的集合；

11、对所述被分析青少年对象的心理健康相关数据和所述被标注为心理健康的青少年对象的心理健康相关数据的集合分别进行语义编码以得到被分析青少年对象心理健康数据语义编码特征向量和参考青少年对象心理健康数据语义编码特征向量的集合；

12、对所述参考青少年对象心理健康数据语义编码特征向量的集合进行门控聚合处理以得到参考青少年对象心理健康语义编码聚合表示向量；

13、基于所述参考青少年对象心理健康语义编码聚合表示向量和所述被分析青少年对象心理健康数据语义编码特征向量之间的特征相似性，确定是否生成心理危机预警提示。

14、与现有技术相比，本申请提供的一种针对青少年心理危机预警的数据分析系统及方法，其通过采用基于深度学习的自然语言处理技术对被标注为心理健康的青少年对象的心理健康相关数据进行语义分析，提取出健康的心理相关数据的核心语义特征，以此来建立参照基准，进而基于被分析青少年对象的心理健康相关数据与参照基准的特征相似度，从而实现对青少年心理危机的自动预警。这样，可以有效克服传统评估方法的局限性，实现对青少年心理健康数据的大规模分析处理，提高心理危机识别的效率和准确性。

技术特征：

1.一种针对青少年心理危机预警的数据分析系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的针对青少年心理危机预警的数据分析系统，其特征在于，所述心理健康数据语义分析模块，用于：

3.根据权利要求2所述的针对青少年心理危机预警的数据分析系统，其特征在于，所述参考信息聚合模块，用于：

4.根据权利要求3所述的针对青少年心理危机预警的数据分析系统，其特征在于，所述参考信息聚合模块，包括：

5.根据权利要求4所述的针对青少年心理危机预警的数据分析系统，其特征在于，所述特征能级计算单元，用于：

6.根据权利要求5所述的针对青少年心理危机预警的数据分析系统，其特征在于，所述心理危机评判模块，包括：

7.根据权利要求6所述的针对青少年心理危机预警的数据分析系统，其特征在于，还包括用于对所述基于bert模型的心理健康数据语义编码器和所述基于特征局部能量分布门控的特征聚合网络进行训练的训练模块。

8.根据权利要求7所述的针对青少年心理危机预警的数据分析系统，其特征在于，所述训练模块，包括：

9.一种针对青少年心理危机预警的数据分析方法，其特征在于，包括：

技术总结
本申请公开了一种针对青少年心理危机预警的数据分析系统及方法，其通过采用基于深度学习的自然语言处理技术对被标注为心理健康的青少年对象的心理健康相关数据进行语义分析，提取出健康的心理相关数据的核心语义特征，以此来建立参照基准，进而基于被分析青少年对象的心理健康相关数据与参照基准的特征相似度，从而实现对青少年心理危机的自动预警。这样，可以有效克服传统评估方法的局限性，实现对青少年心理健康数据的大规模分析处理，提高心理危机识别的效率和准确性。

技术研发人员：王绍辉,成贵,刘旭芬,钱颖涵
受保护的技术使用者：杭州天音计算机系统工程有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/17