王若巖 楊學武 楊一鳴

摘 要：大學生心理健康問題頻發(fā)，造成諸多不良后果，為能讓學生更準確，更及時的發(fā)現(xiàn)自己的里健康問題，本文設計一套基于深度學習的大學生心理測量系統(tǒng)。該系統(tǒng)根據(jù)SCL90，UPI等量表，利用深度學習技術(shù)進行情感分析和作假判斷，以提高心理測試的準確性。用戶可通過網(wǎng)頁或客戶端，進行語音、文字、視頻多維度心理測量。系統(tǒng)綜合得出準確的心理測量結(jié)果并根據(jù)分析結(jié)果給出相應的治療方案。同時，本系統(tǒng)擁有持續(xù)性心理監(jiān)測模塊，將持續(xù)跟蹤檢測用戶心理狀態(tài)，結(jié)合歷史檢測結(jié)果以期徹底解決用戶心理問題，提高大學生心理健康水平。

關鍵詞：心理測量;深度學習;多維度測量; 持續(xù)監(jiān)測

1引言

解決大學生心理問題是21世紀高校重點建設方向之一。調(diào)研結(jié)果顯示，高達18.5%的學生存在不同程度的心理健康問題。近兩年來，大學生自殺事件屢屢發(fā)生，頻登微博熱搜榜。鄰人不解的是近半數(shù)的當事學生并未在高校入學心理篩查中檢測出任何問題，這使心理篩查的有效性備受公眾質(zhì)疑。

心理測量學（psychometrics）是心理治療的第一步，也是心理健康教育的“第一粒扣子”?，F(xiàn)有常見的心理測量手段包括量表法、投射測驗法和儀器測量法。但是這些傳統(tǒng)的測量方法均需要被測人主動配合，易于作假，并且被測者在作答時容易猶豫不決，影響測量結(jié)果。

本文在深度學習技術(shù)的基礎上，結(jié)合大學生容易出現(xiàn)的各種心理問題，提出大學生心理測量系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過chatbot對話、音頻、視頻等方式收集測量結(jié)果，應用科學有效的心理測量進行多維度智能診斷并得出測量結(jié)果，通過后期與用戶聊天實時追蹤改善測量結(jié)果。

2心理測量系統(tǒng)設計

2.1心理測量系統(tǒng)架構(gòu)

2.2心理測量系統(tǒng)主要功能模塊

本文研究產(chǎn)品主要實現(xiàn)以下幾個功能：多維度心理測量模塊，作假檢測模塊，持續(xù)性心理監(jiān)測模塊，快速心理測量模塊，心理建議和心靈陪伴模塊，

多維度心理測量模塊，該模塊從chatbot機器人對話、音頻、視頻等多個維度測量心理狀態(tài)，智能分析處理用戶的自然語言。

作假檢測模塊，該模塊通過收集立體化數(shù)據(jù)計算測試作假概率，在與用戶進行視頻時，通過判斷用戶的語言與情緒是否符合正常一般性，得到測量結(jié)果的真實程度。

持續(xù)性心理監(jiān)測模塊，該模塊隨時間遷移，用戶可以隨時進行心理測量，與chatbot機器人進行聊天，并結(jié)合之前的心理測量結(jié)果，綜合得到用戶目前的心理測量結(jié)果。

快速心理測量模塊，該模塊通過用戶選擇心理測試大方向后，根據(jù)相似標簽匹配算法得到適合被測者的題庫。

心理建議和心靈陪伴模塊，該模塊通過測試結(jié)果，結(jié)合專業(yè)心理知識，在深度學習，人工智能的基礎上給出心理建議和陪伴。

3心理測量系統(tǒng)實現(xiàn)

3.1系統(tǒng)架構(gòu)和流程

基于深度學習的大學生心理測量系統(tǒng)，針對大學生心理健康工作的需求，本項目將軟件開發(fā)技術(shù)與心理健康測試相結(jié)合。利用深度學習技術(shù)開發(fā)了大學生心理測試系統(tǒng)，采用前后端分離的思想，選擇vue.js完成前端web開發(fā)，SSM框架完成后端開發(fā)，并利用VGG19進行人臉表情識別，word2vec進行自然語言文字處理，綜合SCL90等量表進行大學生心理分析。

若用戶為第一次使用該系統(tǒng)，則需進行注冊操作，然后登錄系統(tǒng)。選擇是否查看歷史分析，之后進入心理咨詢階段，該系統(tǒng)根據(jù)心理咨詢采集用戶表情信息，語音信息和文字信息經(jīng)匯總后傳入云端服務器。在后臺系統(tǒng)將語音轉(zhuǎn)換成文字信息，綜合表情信息和文字信息系統(tǒng)生成情緒標簽，于情緒庫進行匹配，最終生成結(jié)果傳回用戶界面。

3.2多維度心理測量模塊實現(xiàn)

從chatbot機器人對話、音頻、圖片等多個維度測量心理狀態(tài)，智能分析處理用戶的自然語言，生成合適的內(nèi)容。

在自然語言處理中，我們首先利用Jieba算法分詞，其次訓練一個詞向量生成模型（Word2Vec），為訓練集建立ID矩陣，最后創(chuàng)建RNN（使用LSTM單元）。

3.3作假檢測模塊實現(xiàn)

通過收集立體化數(shù)據(jù)計算測試作假概率，在與用戶進行視頻時，通過判斷用戶的語言與情緒是否符合正常一般性，得到測量結(jié)果的真實程度。

在圖像識別模型中，該系統(tǒng)擬采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來將人臉表情特征提取與表情分類融合到一個End-to-End的網(wǎng)絡中。采用了VGG19來完成表情的識別與分類。

3.4快速心理測量模塊實現(xiàn)

通過用戶選擇的關鍵字標簽，使用相似標簽匹配算法匹配題庫，Levenshtein 距離，又稱編輯距離，指的是兩個字符串之間，由一個轉(zhuǎn)換成另一個所需的最少編輯操作次數(shù)。許可的編輯操作包括將一個字符替換成另一個字符，插入一個字符，刪除一個字符。進行測試。

3.5持續(xù)性心里檢測模塊實現(xiàn)

隨時間遷移，用戶可以隨時進行心力測量，與chatbot機器人進行聊天，并結(jié)合之前測量結(jié)果，綜合得到用戶目前心力測量結(jié)果

3.6心里建議和心靈陪伴模塊實現(xiàn)

通過測試結(jié)果，結(jié)合專業(yè)心理知識，在深度學習，人工智能的基礎上給出心里建議和陪伴

4成果展示

該系統(tǒng)可以通過語音、文字或視頻多維心力測量方法讓測試者與機器人互動，視頻時對測試者的表情進行采集從而得到更加準確的結(jié)果，在聊天過程中，系統(tǒng)會對用戶的聊天內(nèi)容和表情進行分析，如果用戶表現(xiàn)積極則會得到高分，用戶表現(xiàn)消極則會得到低分而且回給出相應的建議。

在測試中我們發(fā)現(xiàn)測試員表現(xiàn)的很壓抑，不僅頭特別疼的身體反應而且情緒低落都反應了測試員最近心理出現(xiàn)了問題，系統(tǒng)打出了49.23的低分與實際相符，并給出了及時送醫(yī)的紅色警告的建議

5結(jié)語

本文抓住目前大學生最需要解決最值得關注的心理問題，結(jié)合大學生所處生活環(huán)境，進行案例分析整理、情緒數(shù)據(jù)收集，應用VGG19、LSTM等前沿技術(shù)、通過有效的chatbot對話、音頻、視頻形式進行智能測量，并根據(jù)心理治療方案給出建議和陪伴，有效處理大學生目前普遍存在的各類心理問題，保證心理健康發(fā)展，校園生活安全穩(wěn)定，社會和諧，國家的棟梁健康成長。

參考文獻：

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作者簡介：

王若巖，生于1999年2月，男，漢族，山東東營人，天津工業(yè)大學本科在讀，軟件工程方向

基金項目：本文系天津工業(yè)大學2019年度大學生實踐創(chuàng)新訓練計劃項目，項目編號：201910058064