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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于多模态输入的心理健康支持对话生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119785980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411966795.1，技术领域涉及：G16H20/70；该发明授权一种基于多模态输入的心理健康支持对话生成方法是由王上飞;朱周安;吴家强;王昱心设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态输入的心理健康支持对话生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态输入的心理健康支持对话生成方法，包括：1.获取文本数据并进行预处理；2.计算上下文相似度，得到高质量示例集；3.利用视觉语言模型从图像中提取关键视觉线索，包括面部表情、动作和情感；4.集成外部常识知识库以理解用户的情感和意图；5.通过用大语言模型生成咨询策略；6.结合上下文的对话生成。本发明通过综合利用视觉信息、对话上下文及咨询策略，增强大型语言模型在心理健康对话中的表现，能够生成更细致、富有同理心的支持性回复，从而在情感识别和响应质量方面具有显著提升，能够更全面地理解和回应用户的情感状态，以有效改善心理健康支持的效果。

本发明授权一种基于多模态输入的心理健康支持对话生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态输入的心理健康支持对话生成方法，其特征在于，是按如下步骤进行：步骤1、获取多模态数据集，包含：训练集和测试集；所述训练集中任一训练样本记为，所述测试集中任一测试样本记为；其中，与分别为包含n句对话的训练文本话语序列和包含m句对话的测试文本话语序列，与分别为的视觉图像数据，的视觉图像数据； 步骤2、对和进行语义处理，并计算两者相似度，得到高质量示例集； 步骤2.1、将中除最后一句对话外的所有文本话语进行字符串拼接，形成测试上下文序列，并使用句子级语义编码器将映射至高维语义向量空间，从而得到测试表示向量； 步骤2.2、将中的m句对话进行拼接，形成训练上下文序列，并使用句子级语义编码器将映射至高维语义向量空间，从而得到训练表示向量； 步骤2.3、利用式5计算与的相似度： 5 式5中，为余弦相似度表示的语义相似度函数；表示向量内积运算，表示向量的欧氏范数； 步骤2.4、根据预先设定的少样本参数，其中，为正整数，从中选取与测试样本具有最高语义相似度的前个训练样本，并构成高质量示例集； 步骤3、选用多模态对话语言模型作为视觉语言模型，并构建用于生成面部表情和动作的提示文本模板，从而利用式6生成的面部表情和动作描述信息： 6 步骤4、根据关系类型，生成的综合性的常识知识文本； 步骤4.1、利用微调后的常识推理模型对与关系类型进行处理，并生成关于的常识推断文本；其中，∈，表示关系类型集合； 步骤4.2、利用式8对R中所有关系类型的常识推断文本进行融合，生成综合性的常识知识文本： 8 式8中，表示文本字符串拼接操作； 步骤5、利用大语言模型LLM生成的咨询策略文本； 步骤5.1、大语言模型LLM利用式9推断所处的心理情感阶段： 9 式9中，为用于心理情感阶段识别的提示文本； 步骤5.2、构建咨询策略引导提示文本，并与和一起输入大语言模型LLM，从而得到的咨询策略文本； 步骤6、将、、、以及整合为提示文本并输入大语言模型LLM中，从而生成针对的最终回复内容。

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