医疗行业基于大模型的情感智能干预与个性化推荐方法及系统
申请号:CN202411002570
申请日期:2024-07-25
公开号:CN119007942A
公开日期:2024-11-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了医疗行业基于大模型的情感智能干预与个性化推荐方法及系统,属于自然语言处理技术领域,本发明要解决的技术问题为如何提高心理健康服务的效率和可达性,同时确保用户数据的安全与隐私性,采用的技术方案为:数据采集与预处理:多个维度采集相关数据,并对采集的相关数据进行数据清洗与结构化处理后,提取情感关键词与主题;情感分析:使用BERT或GPT‑3等预训练模型进行微调,以适应医疗情感识别;构建个性化模型:通过时间序列分析、社交网络分析、行为模式挖掘和用户画像构建,以定制用户情感干预策略;生成情感干预策略;智能推荐;反馈与学习机制;隐私保护与安全;用户界面与交互设计;集成与部署架构。
技术关键词
个性化推荐方法
情感关键词
社交网络分析
心理健康
无障碍功能
数据加密技术
策略
画像
主题模型分析
时间序列分析方法
环境传感器数据
决策算法
计算机执行指令
数据安全
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