计算机应用

作者：汪雨晴, 朱广丽, 段文杰, 李书羽, 周若彤

单位：1.安徽理工大学 计算机科学与工程学院，安徽 淮南 232001；2.合肥综合性国家科学中心 人工智能研究院，合肥 230088

关键词：心理咨询,心理健康情感词典,艾宾浩斯遗忘曲线,交互注意力机制,双向长短期记忆网络

基金：国家自然科学基金面上项目(62076006);安徽高校协同创新项目(GXXT?2021?008);安徽理工大学研究生创新基金资助项目(2023cx2124)

心理咨询场景下的情感分类旨在获得咨询者话语的情感倾向，为建立心理咨询AI助手提供支持。现有的方法利用语境信息获取文本情感倾向，但未考虑对话记录中当前句与前向近邻句之间的情感传递。针对这一问题，提出一种基于交互注意力（AOA）机制的心理咨询文本情感分类模型，根据时序对历史情感词分配权重，进而提高分类准确率。利用构建的心理健康情感词典分别提取对话双方的历史情感词序列，再将当前句和历史情感词序列输入到双向长短期记忆（BiLSTM）网络获取对应的特征向量，并利用艾宾浩斯遗忘曲线对历史情感词序列分配权重。通过AOA机制获得惯性特征和交互特征，并结合文本特征输入到分类层计算情感倾向概率。在公开数据集Emotional First Aid Dataset上的实验结果表明，相较于Caps-DGCN（Capsule network and Directional Graph Convolutional Network）模型，所提模型的F1值提高了1.55%。可见，所提模型可以有效提升心理咨询文本的情感分类效果。

来源：2024年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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