基于加权模糊正向推理算法的心理咨询系统设计

卢 杰，庄绪强

（1.陕西青年职业学院 公共事业系，陕西西安 710068；2.陕西青年职业学院数字信息技术系，陕西西安 710068）

互联网和信息产业的技术革新，给社会经济的发展变革增加了新的驱动力，同时也加剧了各行各业的竞争，导致人们每天在工作、学习和生活中都承受着巨大的压力。由于快节奏的工作生活和社会竞争压力带来的社会问题不断涌现，已经成为潜在的社会不安定因素之一，因此做好心理咨询和心理疏导工作，及时排遣人们内心的压力十分必要[1-2]。心理咨询系统采用一种人机交互的方式，来提高用户的使用体验，并让用户感受到理解和信任[3-4]，以达到帮助使用者释放压力、恢复自信的目的。人机交互和推理算法是心理咨询系统设计的关键[5]，即能通过对使用者输入问题的分析和推理，输出使用者希望获得的答案，进而引起使用者的共鸣，帮助他们舒缓生存压力和排遣内心的苦闷。文中设计的心理咨询系统采用加权模糊正向推理算法，为使用者的症状事实赋权，解决输入事实模糊不确定的问题，系统基于正向推理的方法处理不确定的知识表达，提升和改善用户的体验。

1 系统需求分析与总体层次框架设计

从使用者的视角来看，普通用户希望借助心理咨询系统疏导自己内心的压力，首先要求系统简便、快捷且具有良好的人机交互性能；其次要求系统的界面清新、友好，在使用中能够带来良好的使用体验[6-7]；第三用户还希望系统反馈的信息具有一定的权威性和专业性，可信度高，这样才能够提高用户的使用黏度。从系统的性能设计要求来看[8]，首先要保证系统数据的权威性、安全性，且应具有较强的系统容错能力；其次要求所设计的系统能够稳定运行，响应迅速；系统设计在软件层面上能够简化操作流程，最大限度地给用户带来使用上的愉悦感[9-10]。基于加权模糊正向推理算法的心理咨询系统从整体框架上采用分层设计的理念，分层规定系统功能与接口的调用，具体包括模型层、访问层和数据处理层，具体如图1 所示。

图1 基于加权模糊正向推理系统分层结构

2 系统模块设计

文中设计的心理咨询系统各模块，主要包括人机交互接口、咨询模块、推理模块和知识库。

1）人机交互接口为用户提供了信息交互通道[11-12]，模块中内置了语言、语音和语法编译器，具备语言识别功能和交流功能，分析和理解用户的输入信息，系统具有一定的信息交互能力，包括回答使用者的提问或根据使用的思维习惯和偏好反向提问，常用的反向提问方式如表1 所示。

表1 人机交互接口的反向提问方式选择

2）咨询模块的功能是完成用户当前问题与数据库问题的匹配，具体包括字符串的匹配、统计分词的匹配和基于系统理解的用户需求匹配。系统首先汇总关于心理健康的全部词汇存入知识库，如果用户的咨询问题通过字符串匹配或分词匹配成功，直接从知识库中调用相关词条和解释；如果语义匹配不成功，基于加权模糊推理模块来分析和理解用户的基本意图，再做出相关的解释和说明[13-14]。分析相似度是咨询管理模块的核心功能，只有准确地了解和掌握用户的提问意图，才能做好下一步的模糊推理工作。以用户提问句子的中文词为研究对象，与知识库中的资源逐字对比并做好相似度的分析，设用户所提问题中包含ki个关键词，在知识库中有kii个近义词，知识库中所包括的相关词条记录总数为N，加权模糊正向匹配算法就是要将ki和kii在总数N的范围内逐个对比，直到关键词匹配成功。咨询模块根据用户的需求可以匹配文语转换功能，即通过人工智能的方式让机器人与使用者对话，进一步提高人机交互的使用效果。

3）智能推理模块的主要功能包括深入分析用户提出的与知识库匹配度较低的问题，合理地应用现有的知识表达进行问题推理。正向推理的过程主要基于已有的事实与知识库中的相关数据进行匹配，正向推理更有利于解决推理过程中产生的冲突。对于正向推理而言如果有多条指令都与前面用户事实匹配成功，智能推理模块会选择代价最小的方法消解冲突。智能推理模块的内部思维构造与推理知识的表达方式有关，而与逻辑知识本身的内容关联性不大，模块的这种设计有利于保证推理过程更加公平。

4）心理咨询系统知识库在结构设计上既包括专家知识和经验规则，还包括系统正常运行所必须的各种参数。概念库是一个动态化的专家知识数据集，包含了海量的心理问题及症状的相关信息，随着访问用户的增加，基于专家知识的概念库的容量也在不断扩充；基于经验知识的规则库主要用于存储相关的心理咨询规则，当涉及到相关规则时可以随时调用。按照加权模糊正向推理算法设计的要求，专家知识概念库中含有问题事实表、名词表和规则表等表格类型，问题事实表的结构如表2 所示。

表2 问题事实表

3 加权模糊正向推理算法流程

心理咨询系统面向的使用者十分复杂，用户输入的症状和所要咨询的问题具有较大的不确定性，对使用者问题理解的偏差将直接导致无法输入令人满意的结果。心理问题诊断规则库中各条件项与结论之间的重要性程度分布具有差异，因此文中在正向推理的基础上引入加权模糊的逻辑理论[15]，加权逻辑模式不仅与子式的真值相关，还与权数相关。用{xi} 代表用户输入命题的集合，函数f(xi)为命题x的真值，w(xi)为函数对应的权重，则命题的加权逻辑综合公式η表示为：

加权逻辑综合公式η的真值和权数分别定义为：

心理咨询系统用户的加权命题公式综合值不仅与子式的真值相关，还与权重比例相关。基于对用户具体提问的分析与知识库的结果相比较，确定出子式的比重，如果权重值越大，有目的地针对该类子式真值确定出合适的结合律。加权模糊正向推理的具体过程如图2 所示。

图2 加权模糊正向推理策略流程

step1：用户的需求和疑问通过人机交互接口进入咨询模块，经过规范整理和预处理问题进入动态化的知识库做初步匹配，如果能够直接调用出匹配的结果，经过人机交互接口直接输出[16]。

step2：如果系统无法准确识别出用户的问题，或在动态的知识库中无法直接找到结论，进入模糊推理模块同时调用规则库中的逻辑规则，进行加权模糊推理。事实与规则库中的逻辑规则匹配成功，执行第一步操作。

step3：将逻辑规则置于冲突库验证，再利用冲突消解策略得到系统的启用规则。

step4：检验模糊推理模块自动设置的权重比例十分合理，如果已经是最合理的结果，再将启用规则存入数据库并执行结果输出的指令[17-18]。

step5：再通过人机交互接口询问使用者是否有补充，如果没有关闭数据库和规则库，完成一次人机交互的过程。

4 系统测试

4.1 系统功能测试

1）登录系统功能的测试，相关的测试项目和测试结果如表3 所示（Y 为通过系统测试，N 为未通过系统测试）。

表3 登录模块的用例测试

2）咨询模块的词条匹配功能测试，相关的测试结果如表4 所示（词条的测试次数为系统随机选择的结果）。

表4 关键词条的匹配结果

对系统硬件模块和各级程序的测试结果显示，在随机选定测试次数的条件下，系统的核心模块、主控程序等均通过测试，表明系统具有良好的运行稳定性，各模块和程序的功能完好。

4.2 系统性能测试

随机选择200 名网络志愿者参与心理咨询系统性能的测试，每名志愿者根据自己内心的困惑各提出10 个咨询问题，将这些数据作为研究样本输入系统，并基于Matlab 软件的散点图观测拟合结果的残差平方和分布，结果如图3 所示。

图3 输出结果统计样本的残差平方和分布

系统分析的结果显示样本输出结果的残差平方和集中于0.1 水平线附近，且未出现奇异点，这表明基于加权模糊正向推理算法的心理咨询系统的模糊信息处理性能较强且系统的总体样本波动值较小。对全部2 000 个样本采用非均匀分布的方式分为10 组，分布测试模型拟合优度值和组合信度值指标。统计结果显示：10 组数据的组合信度平均值超过了0.95，拟合优度的平均值接近于0.90，证明设计系统模型具有良好的稳定性。全部10 组样本数据的检测效率分布情况如表5 所示。

表5 样本数据检测效率分布

表5 中的统计结果显示，处理志愿者单个心理咨询问题的平均时间为1.08 s，综合效率水平较高。向200 名志愿者发放调查问卷，调查的问题及所占权重包括：Q1：系统是否解决了您的问题？Q2：系统的易用性？Q3：系统软硬件实用功能性？Q4：系统的人机交互性能？Q5：系统反应的速度？调查问卷5 个问题的权重比例设定为3.5∶1∶2.5∶1.5∶1.5，调查的结果分为很满意10 分、满意8 分、基本满意6 分、不满意4分、很不满意0分，调查统计结果如图4所示。

图4 志愿者满意度调查结果

从满意度统计结果的指标分布情况可知，调查人数为200 时满意度结果为95.58%，表明文中设计的心理咨询系统能够满足大多数使用者的需求。

5 结论

当前，人们的心理健康问题已成为不容忽视的社会问题之一，人机交互和人工智能技术的快速发展为排遣心理压力提供了一条全新路径，但系统的智能化程度亟待提高和改善。为此，文中基于加权模糊正向推理算法设计了一种心理咨询系统，能够更加智能化地分析使用者的提问，并根据提问关键词的重要性权重输出最优的结果。