公开(公告)号：CN119993397A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202411827838.8

申请日：2024-12-12

Applicant: 无锡市区块链高等研究中心 ,  上海交通大学

Inventor： 李颉 ,  吴晨涛 ,  娄炯 ,  周鹤峰 ,  曾宏虹 ,  唐杨欣荣 ,  吴宇丰 ,  刘欣

IPC: G16H20/70 ,  G16H50/70 ,  G06F18/23 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于大模型的云上心理问题预测方法，方法包括以下步骤：S1、获取心理问题训练数据，对训练数据进行数据增强，对增强后的训练数据进行聚类，对聚类后的训练数据进行打分，得到打分后的标签数据；S2、对标签数据进行多次采样，形成多个不同的子数据集；S3、对每个神经网络输入对应的子数据集进行训练，基于神经网络的输出计算增加权重系数的损失函数，基于所述损失函数优化神经网络的参数；S4、将各个预测子模型进行结合，得到最终的心理问题预测模型，将心理问题预测模型部署在云端，心理问题预测模型获取实际的心理对话数据，输出心理问题预测结果。与现有技术相比，本发明具有提高模型在不平衡数据上的训练效果等优点。