多模态、多维度的心理测评与画像 -基于自然语音对话的方式采集用户数据 (Speech and MultimodalInteraction) -综合语音、语言及视频信息分析用户心理特征 (Multimodal PsychometricAnalysis) -多维度心理测评及画像 (Multidimensional LatentTraits) -自研多模态专家模块实现多模态数据深度融合 (Multimodal Expert Module) -业界最大规模的多模态心理测评数据集 (MMPsy-100k Dataset) | 专业、可控的心理领域对话大语言模型 -基于Llama2中文基座模型 -数千万字中文心理专业书籍内容增量预训练 (Continual Pre-Training) -数万个心理常见问题专业问答库语义检索增强式生成 (Retrieval-AugmentedGeneration) -数万段CBT认知行为疗法专业对话语料监督微调 (Supervised Fine-Tuning) -自研CBT-Dialogue-Planner心理对话策略预测模型 (Dialogue Act Predictionand Prompt) |
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基于文本、语音和面部表情等多模态数据,运用深度学习和时间序列技术对用户的心理状态进行分析及跟踪,通过基于Transformer模型的特征编码与融合、基于多视图分类和集成学习方法的综合分析与预测,结合数百万中小学生心理健康数据,生成细致且准确的用户心理画像 | 测评过程中实时监测高危因子作答情况,对作答时间、前后答案一致性、综合得分情况等进行精准分析,涉及自杀、自伤等高危因素的题目在作答过程中出现任何异常,平台自动捕捉相关数据,实时预警高危学生,及早干预极端事件,杜绝危机事件发生 | 基于量表题目的问答,对已检测学生量表的数据与其真实的心理健康程度作为baseline数据,基于RNN(循环神经网络)方法学习量表因子自动分析模型,模型在持续迭代和优化,实现top-down和bottom-up的方法融合,融合专家预警因子和自然语言处理技术,实现机器自动预警机制 |
通过大数据实时跟踪反馈测评、预警、干预情况,记录每次动态变化信息,了解学生心理变化全过程,形成“一生一策”的心理成长档案 | 多层级心理健康报告,专业解读心理测评结果,为区域心理工作统筹、教研规划及下一步工作安排提供科学依据,助力区域、学校有效开展心理健康工作 | 自动汇总学生心理服务过程性数据,开展多维度数据分析,形成区域、学校、班级多层级的心育大数据 |
人机互动无感采集学生的心理数据,结合语音,语义,情感计算等AI技术,精准定位学生心理状态 | 基于心大陆AI心理大模型,通过AI对话帮助学生梳理事件、表达情绪,科学引导学生完成心理疏导,改善心理状态 |
打造心理AI自适应推荐引擎,智能规划疏导路径,推荐优质的心理内容和心理工具 | 利用AI技术实现高危风险侦测,根据学生心理状态智能预警,有效预防极端事件的发生 |