咨询服务方法、系统及存储介质与流程

1.本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种咨询服务方法、系统及存储介质。


背景技术：

2.近几年，随着经济的高速发展，人们的生活质量得到了不断地提高。但与此同时，物价飞升导致人们的生活成本提高，越来越多的青年人饱受生活及工作压力的长期困扰，焦虑、抑郁等不良情绪的产生在中年人身上屡见不鲜。然而大多数人都不知道如何为自己找到合理的宣泄途径，由于长久以来大众视角下对于心理咨询的偏见，当自己深陷心理困扰中时愿意寻求心理咨询专业帮助的人少之又少。能够正确认识到心理咨询重要性的人们也会因为市面上线下心理咨询价格的昂贵望而却步，并且由于时间、空间上的限制为人们选择专业支持带来了一定的阻力，从而致使大多数人选择放弃寻求专业力量的有力帮助，耽误疏导，而让自己的不良状态一拖再拖，加重症状的严重程度。
3.互联网的高速发展推动了人们开始尝试将心理行业与人工智能相结合的历程，越来越多的心理机器人产品陆续面世。然而现在市面上已有的半人工介入式机器人心理咨询方式，实质上依然严重依赖人力作用，目前我国心理咨询行业持续呈现出供不应求的状态，这种方式并不能使得人力成本消耗下降，反而连带着机器成本总体上消耗越来越高。其他一些公司推出的心理机器人产品，尝试采用完全自动化的方式让机器人自主进行心理咨询工作，然而在设计理念上机器人引导性较强，交互方式较为死板，带有较为强烈的教育色彩及科普意味，背离了心理咨询中来访者具有更多主动性的理念，同时用户体验较差，一定程度上降低用户的求助动机。
4.此外，在传统心理咨询中，由于来访者的主诉问题个性化程度较高，对于不同类型的主诉问题，目前心理咨询师往往采用根据来访者不同的情况制定相对更为个性化的咨询方案的形式进行咨询，因此现如今并没有针对不同类型的主诉问题，相对成系统的咨询方案来供咨询师们在遇到同类主诉问题时参考及复用。但是由于我国心理咨询市场上具备专业资质的心理咨询师数量有限，咨访需求量呈现出供不应求的状态，按照这种传统咨询模式，较为消耗心理咨询师的人力成本。如果没有归纳出来具有广泛适用性的技术方案，那过往的咨询经验等资源无法复用，干预资源严重浪费，尚未成熟的咨询师们也只能延续摸着石头过河的摸索方式来探索咨询方式，效率低、成长慢，不利于咨询师的发展，也不利于将心理健康服务普及大众的进展和速度。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种咨询服务方法、系统及存储介质，能够准确识别用户语句语义，并反馈给用户相应的问答语句。
6.为了实现上述目的，本发明的第一方面提供一种咨询服务方法，包括：
7.构建语料库，所述语料库中包括多个语句和与所述语句对应的意图类别；
8.获取用户输入的当前语句，遍历计算向量化处理后的所述当前语句与各所述语句
的相似度值；
9.基于所述相似度值识别所述当前语句对应的意图类别，并从所述语料库中抽取与所述意图类别对应的语料作为所述当前语句的答复。
10.优选地，还包括：
11.所述意图类别与所述语料为一一对应关系；或者，
12.所述意图类别对应多个所述语料。
13.优选地，还包括：
14.基于识别出的所述意图类别获取用户的当前状态，并从方案库中选择对应的干预方案对用户实施心理干预。
15.优选地，构建语料库的方法包括：
16.从对话语料中提取用户的各种问题，整理后得到多个语句；
17.对各所述语句一一进行标注，得到与所述语句对应的意图类别。
18.优选地，针对所述当前语句或所述语句向量化处理的方法包括：
19.将所述当前语句或所述语句输入transformer架构的bert模型，针对所述当前语句或所述语句中的所有字生成与上下文相关的字嵌入向量；
20.将所述当前语句或所述语句的字嵌入向量平均池化得到稠密句向量。
21.较佳地，计算向量化处理后的所述当前语句与所述语句的相似度值的方法包括：
22.所述稠密句向量为384维度向量，采用余弦相似度计算公式计算所述当前语句与所述语句的相似度值。
23.优选地，还包括：
24.若所述当前语句与所述语料库中各所述语句的相似度值均小于阈值，则将所述当前语句收录入所述语料库。
25.优选地，基于所述相似度值识别所述当前语句对应的意图类别的方法包括：
26.从多个相似度值中选择最大值对应的所述语句作为与所述当前语句最近似的语句；
27.输出与最大值对应的意图类别作为所述当前语句的意图识别结果。
28.与现有技术相比，本发明提供的咨询服务方法具有以下有益效果：
29.本技术提供的咨询服务方法中，通过事先整理用户的问答语料，整理出用户的各种问题和问法，得到用户各种语句后对应的在每个语句上标注意图类别，建立包括用户语句和用户意图的语料库，然后获取用户的当前语句，然后从语料库中遍历语句并进行向量化计算，然后基于当前语句向量值与语料库中的每个语句向量值进行相似度计算，匹配出与当前语句语义最相似的语句，最终匹配出当前语句对应的意图类别，也即用户的当前意图，之后将意图类别对应的语料作为当前语句的答复。
30.可见，本技术能够准确识别用户语句语义，并反馈给用户相应的问答语句，基于人工智能技术完成对用户的心理咨询服务，必要时还可对用户实施精准的心理干预。
31.本发明的第二方面提供一种咨询服务系统，应用于上述技术方案所述的咨询服务方法中，所述系统包括：
32.语料库单元，用于构建语料库，所述语料库中包括多个语句和与所述语句对应的意图类别；
33.计算单元，用于获取用户输入的当前语句，遍历计算向量化处理后的所述当前语句与各所述语句的相似度值；
34.识别单元，用于基于所述相似度值识别所述当前语句对应的意图类别，并从所述语料库中抽取与所述意图类别对应的语料作为所述当前语句的答复。
35.与现有技术相比，本发明提供的咨询服务系统的有益效果与上述技术方案提供的咨询服务方法的有益效果相同，在此不做赘述。
36.本发明的第三方面提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述咨询服务方法的步骤。
37.与现有技术相比，本发明提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述技术方案提供的咨询服务方法的有益效果相同，在此不做赘述。
附图说明
38.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
39.图1为本发明实施例中咨询服务方法的流程示意图；
40.图2为本发明实施例中自然语言处理(nlp)算法匹配实现原理图；
41.图3为本发明实施例中bert模型结构示意图；
42.图4为本发明实施例中相似度匹配原理图；
43.图5为本发明实施例中心理咨询逻辑图一；
44.图6为本发明实施例中心理咨询逻辑图二；
45.图7为电子设备示意图。
具体实施方式
46.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本发明保护的范围。
47.实施例一
48.请参阅图1，本实施例提供一种咨询服务方法，包括：
49.构建语料库，语料库中包括多个语句和与语句对应的意图类别；
50.获取用户输入的当前语句，遍历计算向量化处理后的当前语句与各语句的相似度值；
51.基于相似度值识别当前语句对应的意图类别，并从语料库中抽取与意图类别对应的语料作为当前语句的答复。
52.本实施例提供的咨询服务中，通过事先整理用户的问答语料，整理出用户的各种问题和问法，得到用户各种语句后对应的在每个语句上标注意图类别，建立包括用户语句和用户意图的语料库，然后获取用户的当前语句，然后从语料库中遍历语句并进行向量化计算，然后基于当前语句向量值与语料库中的每个语句向量值进行相似度计算，匹配出与
当前语句语义最相似的语句，最终匹配出当前语句对应的意图类别，也即用户的当前意图，之后将意图类别对应的语料作为当前语句的答复。
53.可见，本实施例能够准确识别用户语句语义，并反馈给用户相应的问答语句，基于人工智能技术完成对用户的心理咨询服务，必要时还可对用户实施精准的心理干预。
54.上述实施例中，构建语料库的方法包括：从对话语料中提取用户的各种问题，整理后得到多个语句；对各语句一一进行标注，得到与语句对应的意图类别。
55.在实际操作过程中，需从问答语料中提取与该问题有关的各种相关语句并标注该语句的意图类别，示例性地，语句“我失恋了”，则该语句对应意图类别对应标注为“他或她情况受挫”，重复上述步骤，在问答语料中依次对各语句进行提取，得到各种相关语句并对应标注意图类别。如图4所示，语句a表示当前语句，语句b泛指语料库中的需要遍历计算的语料，将语句a和语句b同时输入bert模型，经过平均池化分别得到句向量a和句向量b，再由余弦相似度公式进行相似度匹配，得到一个[-1,1]的值，取匹配数值最大的项目，作为相似度匹配的结果。
[0056]
通过相似度值来实现对语句a的语义识别。
[0057]
如图3所示，上述实施例中，针对当前语句或语句向量化处理的方法包括：
[0058]
将当前语句或语句输入transformer架构的bert模型，针对当前语句或语句中的所有字生成与上下文相关的字嵌入向量；将当前语句或语句的字嵌入向量平均池化得到稠密句向量。
[0059]
具体实施时，当用户进入咨询对话输入当前语句后，使用sentence-transformer模型和相似度匹配算法的自然语言处理技术(nlp)，将当前语句输入到类似于transformer架构的bert模型。bert模型将输入文本中的所有字生成与上下文相关的字嵌入(embedding)向量，对bert之后得到的字嵌入向量取平均池化，最终得到一个384维度的稠密句向量。示例性地，bert模型的处理逻辑如图4所示，将自然语句中的每一个字生成单独的字向量，再进行位置编码，输入进bert模型，其内部结构为：将向量q、k、v三个相同矩阵，输入多头注意力机制，再经过残差连接和layer norm层，将其输出进前馈全连接层，再经过残差连接和layer norm层，输出经过12层堆叠的bert，最后到平均池化层，最终得到句向量。
[0060]
上述实施例中，计算向量化处理后的当前语句与语句的相似度值的方法包括：
[0061]
稠密句向量为384维度向量，采用余弦相似度计算公式计算当前语句与语句的相似度值。
[0062]
上述实施例中，基于相似度值识别当前语句对应的意图类别的方法包括：
[0063]
从多个相似度值中选择最大值对应的语句作为与当前语句最近似的语句；输出与最大值对应的意图类别作为当前语句的意图识别结果。
[0064]
具体实施时，根据用户输入的当前语句在语料库中匹配相似语句，然后识别当前语句对应的意图类别，匹配方式为相似度匹配。具体来说，将用户的当前语句与语料库中各个语句进行向量化计算，之后计算当前语句向量与各语句向量的余弦相似度，得到的相似度值在[-1,1]之间，余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，夹角等于0，即两个向量相等。
[0065]
可以理解的是，提出采用以下公式计算二维向量的相似度值：
[0066][0067]
cosθ的值由a向量与b向量的内积，除以a向量与b向量模的乘积得出，数值范围为[-1.1]。本实施例中涉及到的句向量为384维，低维度句向量(如100维)包含特征信息少，内存占用小；更高维度句向量(768维)虽然包含特征信息多，内存占用也多。因此取中间区域384维句向量，既可以包含多特征信息，又使内存占用小。本实施例中涉及到的句向量为384维，用以下的n维变量(n取384)余弦相似度计算公式，计算两个384维句向量相似度：
[0068][0069][0070][0071]
根据匹配到的意图类别，脚本从语料库中返回该项意图类别所对应承接的语料作为对用户的回复，记为一轮对话完成。用户根据对话机器人返回的语料继续输入内容时，记为开启新一轮次的咨询对话。对话机器人自然语言处理(nlp)算法匹配实现原理如图2所示。
[0072]
上述实施例中，还包括：基于识别出的意图类别获取用户的当前状态，并从方案库中选择对应的干预方案对用户实施心理干预。
[0073]
具体实施时，可将上述咨询服务逻辑写入对话机器人脚本中，对话机器人会按照已经设计好的咨询逻辑和技术程序与用户开展心理咨询。根据不同类型的主诉问题，针对性地设计出相对应的咨询干预方案，按照一定的咨询流程和技术程序写入脚本中。用户进入咨询后，对话机器人会引导用户签订心理咨询知情协议书,用户知晓并签订完成后正式开始咨询。一开始机器人与用户进行主诉问题的明确，根据知识意图的匹配结果对用户来访问题进行初步分类，分类后结果保留供之后制定咨询方案时参考使用。接下来机器人与用户共同确定咨询目标，根据用户输入的内容匹配意图类别由此确定接下来工作的方向，同时结合之前收集到的主诉问题类型，共同作为制定咨询方案的参考资料。然后围绕不同的咨询目标，对用户进行从情绪到觉察到认知再到行动等部分的不同干预处理，其中共情部分贯穿始终，通过自然语言处理算法对用户当前语句与意图类别的准确匹配，时刻把握用户的情绪状态，适时使用。除此之外，还包括危机干预等环节的基础设置，当完整的咨询过程完成之后，与用户进行及时小结部分，巩固咨询效果并收集用户反馈，最后引导结束。
[0074]
在咨询过程中，脚本逻辑在其中发挥主导作用，确定咨询方案后把握整体的咨询走向，同时自然语言处理算法根据用户输入的当前语句与既有意图类别进行匹配，匹配成功后从已有语料库中调取相对应的承接语料作为对用户当前语句的回应，随时监测用户当下的情绪状态，调整即时的工作节奏。算法与脚本两者相互配合，相当于机器人学习了一套完整的咨询方案，并具备随时调整工作方法的能力，使机器人能够自动化完成完整的单次
咨询工作。
[0075]
上述实施例，还包括：意图类别与语料为一一对应关系；或者，意图类别对应多个语料。
[0076]
具体实施时，每一次的意图类别匹配成功从对应语料库返回语料时，语料库中存储多条同一层语义相同、表述方式经过一定变形的语料，使得每一次进入语料库随机抽取同一层语料时抽取的语料均不相同但语义相近，使咨询方式稳定而多样。示例性的，算法、脚本配合心理咨询逻辑实现图解原理如图5所示，以失恋咨询为例：
[0077]
用户小a使用咨询师服务，进入聊天后对话机器人与小a打招呼，引导小a签署知情服务协议书后进入心理咨询。小a自述刚刚经历了失恋，失恋后没多久前男友就立马找到了下家，失恋似乎对对方来讲毫无影响，这令小a痛苦不堪，遂前来咨询。通过对小a咨询原因的知识意图识别及匹配，判断小a属于“对方状态变化引起个人不适”的来访原因，遂根据这一信息对小a进行初步的信息具体化收集及情绪疏导干预，同时脚本程序将来访原因分类类型保存下来，供接下来制定咨询方案时参考使用。
[0078]
接下来机器人询问小a期望的咨询目标是什么，小a表示自己此刻十分痛恨前男友，想知道应不应该报复他？同时希望可以通过咨询得到情绪的改善。知识意图识别并匹配到小a的咨询目标属于“报复”这一类型，机器人结合之前脚本保留的来访原因分类及咨询目标分类，在事先写入脚本程序中的咨询方案中，为其匹配出适合小a的一套心理咨询方案，接下来就根据咨询方案中设计好的干预思路进行咨询。下面就其中一种咨询思路进行简要介绍：
[0079]
首先机器人引导小a进行自我觉察，理清产生“报复”的想法是源于哪些强烈的情绪，情绪背后的根源是由于自己的哪些需要没有得到满足等信息，让小a将关注重点聚焦在自己的需要上。接下来对小a进行关于失恋问题上存在的不合理认知的矫正和新合理信念的植入，帮助小a调整认知、舒缓情绪。结合正确的认知及对内在核心需求的关注，与小a共同探索自身资源来帮助自己满足需要，感受到充足的安全与力量，放弃“报复”的想法。最后机器人与小a共同探讨可以利用自身资源如何去做来满足到自己的内在需要，用爱自己的方式替代“报复”，真正地赋予自己爱与关怀，从而得以实现认知调整及情绪改善。
[0080]
结束阶段机器人与小a进行本次咨询小结，帮助小a回顾咨询过程中的重要节点，总结小a身上的资源和优势，为小a将实际行动落实到现实生活中补充动力，小结后引导咨询结束。
[0081]
除了针对用户主诉问题的整体干预流程外，针对具体环节细节之处的逻辑实现，nlp算法与脚本程序两者相配合依然可以处理得很好。
[0082]
如图6所示，以职业兴趣模块中最复杂路径进行举例说明：用户小b对职业选择感到迷茫，使用咨询服务进行职业规划咨询。机器人引导小b首先进行职业兴趣的探索，询问小b是否已经有心仪的岗位，是什么类型等信息，小b说目前没有特别感兴趣的职业。算法对小b输入内容进行知识意图识别及匹配，结果匹配至无职业兴趣分类，接下来根据无职业兴趣分类设计好的脚本程序铺开咨询逻辑。机器人引导小b回忆是否曾经参加过一些感兴趣的活动，小b称自己也没有什么特别的兴趣爱好。算法经过识别将小b此次输入内容匹配到无兴趣爱好类，遂即调用职业兴趣测试指令询问小b是否参与。小b选择参加测试，测试结果呈现了小b的兴趣点，和相对应适合从事的活动及工作，以供小b对职业兴趣选择有所参考。
接下来机器人与小b一起探讨其对于职业与兴趣结合的看法及立场，小b认同将职业与兴趣点结合得很好是较为理想的一种职业发展路径，算法经过识别将该意图匹配至认同结合类。之后机器人与小b共同探索其哪些兴趣爱好可以发展为职业或副业，以及哪些兴趣点有助于现有工作岗位的发展。最后机器人引导总结，职业兴趣模块探索结束。
[0083]
上述实施例中，还包括：
[0084]
若当前语句与语料库中各语句的相似度值均小于阈值，则将当前语句收录入语料库，进而对语料库进行实时更新，提升语义识别准确率。
[0085]
可见，人们想要进行心理咨询需前往线下心理咨询机构或网络预约心理咨询服务，心理咨询师咨询费用昂贵且时间空间等设置固定、死板，有局限，易降低人们的咨询意愿与求助动机，饱受精神痛苦。
[0086]
对于一部分不熟悉心理咨询或防御特质较为明显的用户来讲，即便自己饱受困扰，但是向陌生人或不太熟悉的咨询师讲出自己的难言之隐或内心感受确实很困难，甚至会给自己的内心带来更深的伤害，进而降低求助动机，或需与咨询师花费较长时间和精力在建立安全的咨访关系上，对咨询工作的推进造成了一定的阻碍。
[0087]
本实施例将心理咨询与人工智能相结合，使得心理咨询服务的使用对于人们来讲不再受到时间、距离、空间等客观因素的限制，人们随时随地都可以在自己有求助需要的时候与对话机器人进行心理咨询。使用上的便利性与无费用支出等特点会推动人们的求助动机与使用意愿，也会使心理咨询本身与其所能带给大众的益处被越来越多的人熟知。
[0088]
由于心理咨询对话机器人不是真人，在隐私保密问题上会让用户更有安全感，网络能够提供给用户一个较为隐私安全的环境，有利于咨访关系的建立，节约建立咨访关系的时间及精力成本，用户早点进入相对更为高投入的咨询状态中也有利于心理咨询效果的最大化实现。
[0089]
对话机器人能够自动化与用户开展心理咨询工作，无需人工的介入，大大节省了心理咨询师的人力成本，缓冲了当前市场上供不应求的窘迫现状。
[0090]
对话机器人原型严格遵循“以来访者为中心”的行业理念进行设计，将算法匹配与脚本程序良好的结合，以用户为主导来开展心理咨询工作，给予用户较高的自主性及良好的用户体验，使用户在对话机器人心理咨询中真正获益。
[0091]
此外，最重要的是本技术尝试针对用户不同类型的主诉问题进行方法论的总结及干预体系的搭建，对话机器人通过对不同主诉问题相对应咨询思路及干预方法的学习，自动化的完成心理咨询工作。同时这些总结出来的方法论同样可供同辈咨询师与新手咨询师参考及复用，将咨询方法、咨询经验等有效地利用起来，同时利用咨询反馈数据优化既有模型，变成可持续开发利用的资源模式供业界人士循环开发使用。
[0092]
综上，本实施例具有如下创新点：
[0093]
本专利有以下特点：
[0094]
(1)纯粹机器自学习，全自动工作，根据程序设定中的咨询逻辑自适应调整工作方向、工作节奏等，无需人力干预；
[0095]
(2)产品严格遵循“以用户为中心”的理念进行逻辑及交互设计，降低机器人的引导性，提高用户的自主性，坚决履行让用户帮助自己解决问题的咨询原则；
[0096]
(3)归纳总结出针对不同主诉问题不同的咨询方案及干预体系，具有广适用性和
高复用性，收集的反馈数据用于优化模型，经过不断地补充丰富完善，形成完整体系的技术方案模式供业界人士循环开发使用。
[0097]
本实施具有如下有益效果：
[0098]
采用本实施例可以带来以下技术效果：
[0099]
(1)用户使用心理咨询服务不受时间、空间、费用等因素限制，增强求助动机；
[0100]
(2)交互方式带给用户更多隐私问题安全感，利于建立咨访关系，推动咨询效果；
[0101]
(3)机器人纯粹自主学习，完成咨询工作，节省人力成本，同时保障咨询效果；
[0102]
(4)咨询逻辑注重用户自主性，咨询效果最大化发挥，提升用户体验；
[0103]
(5)不同主诉问题归纳总结成型方案方法，可复用，降低咨询师持续成长道路上的阻力，形成的资源模式供业界人士循环开发使用；
[0104]
(6)对话机器人的普及将会大大提高心理咨询服务的使用率、提升大众心理健康水平。
[0105]
名词解释：
[0106]
认知行为疗法，是一种有结构的短程心理治疗方法，通过改变来访者对自己、他人或事件的看法与态度来消除不良的情绪和行为；
[0107]
主诉，即来访者对自己问题的陈述以及感受，这是从来访者的角度了解问题。诉说的一般都是来访者对事件的感受和看法；
[0108]
知识意图，用来表示用户想要做什么的语言识别方式，通过对知识意图的识别，判断用户的行为目标；
[0109]
自然语言处理技术，natural language processing，nlp是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法；
[0110]
bert模型，google ai研究院提出的一种预训练模型；
[0111]
sentence-transformer模型，将句子或者文本输入到类似于transformer架构的bert模型，bert将输入文本中的所有字生成与上下文相关的字嵌入(embedding)向量，对bert之后得到的字嵌入向量取平均，最终得到一个稠密句向量；
[0112]
相似度匹配，两个句向量经过余弦相似度公式计算得出一个[-1,1]之间的数值，当数值越接近1，两个句向量越相似，取其中最高得分的句向量最为最合适的结果，视为匹配成功；
[0113]
脚本，脚本语言又被称为扩建的语言,或者动态语言,是一种编程语言，用来控制软件应用程序。。
[0114]
实施例二
[0115]
本实施例提供一种咨询服务系统，包括：
[0116]
语料库单元，用于构建语料库，所述语料库中包括多个语句和与所述语句对应的意图类别；
[0117]
计算单元，用于获取用户输入的当前语句，遍历计算向量化处理后的所述当前语句与各所述语句的相似度值；
[0118]
识别单元，用于基于所述相似度值识别所述当前语句对应的意图类别，并从所述语料库中抽取与所述意图类别对应的语料作为所述当前语句的答复。
[0119]
与现有技术相比，本发明实施例提供的咨询服务系统的有益效果与上述实施例一提供的咨询服务方法的有益效果相同，在此不做赘述。
[0120]
实施例三
[0121]
本实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述咨询服务方法的步骤。
[0122]
本实施例提供的计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
[0123]
上述计算机可读存储介质可以是电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入电子设备中。
[0124]
上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被电子设备执行时，使得电子设备：获取至少两个网际协议地址；向节点评价设备发送包括所述至少两个网际协议地址的节点评价请求，其中，所述节点评价设备从所述至少两个网际协议地址中，选取网际协议地址并返回；接收所述节点评价设备返回的网际协议地址；其中，所获取的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。
[0125]
或者，上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被电子设备执行时，使得该电子设备：接收包括至少两个网际协议地址的节点评价请求；从所述至少两个网际协议地址中，选取网际协议地址；返回选取出的网际协议地址；其中，接收到的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。
[0126]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0127]
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注
意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0128]
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
[0129]
本实施例提供的计算机可读存储介质，存储有用于执行上述咨询服务方法的计算机可读程序指令，能够准确识别用户语句语义，并反馈给用户相应的问答语句，基于人工智能技术完成对用户的心理咨询服务。
[0130]
与现有技术相比，本发明实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施例一的咨询服务方法的有益效果相同，在此不做赘述。
[0131]
实施例四
[0132]
本发明实施例提供一种电子设备，电子设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施例一中的咨询服务方法。
[0133]
下面参考图7，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图7示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0134]
如图7所示，电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)，其可以根据存储在只读存储器(rom)中的程序或者从存储装置加载到随机访问存储器(ram)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置、rom以及ram通过总线彼此相连。输入/输出(i/o)接口也连接至总线。
[0135]
通常，以下系统可以连接至i/o接口：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置；包括例如磁带、硬盘等的存储装置；以及通信装置。通信装置可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种系统的电子设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。
[0136]
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置被安装，或者从rom被安装。在该计算机程序被处理装置执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
[0137]
本发明提供的电子设备，采用上述实施例一中的咨询服务方法，能够准确识别用户语句语义，并反馈给用户相应的问答语句，基于人工智能技术完成对用户的心理咨询服务。
[0138]
与现有技术相比，本发明实施例提供的电子设备的有益效果与上述实施例一提供
的咨询服务方法的有益效果相同，且该电子设备中的其他技术特征与上一实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
[0139]
应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0140]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。