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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于情感识别模型的医患沟通模拟训练方法和系统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：CN119964845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510036062.6，技术领域涉及：G16H80/00；该发明授权一种基于情感识别模型的医患沟通模拟训练方法和系统是由罗锋;唐懿琳;莫亚斐设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于情感识别模型的医患沟通模拟训练方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于情感识别模型的医患沟通模拟训练方法和系统，涉及机器学习技术领域，该方法为利用患者模拟模型模拟医患沟通场景，得到沟通情景数据；利用情绪分类算法和语调分析算法，构建情感识别模型；将沟通情景数据输入情感识别模型，利用自适应损失函数进行训练，得到训练好的情感识别模型；利用训练好的情感识别模型，对模拟医患沟通数据进行分析，得到情感识别结果，完成对医患沟通的模拟训练。本发明解决了不同患者人格和情绪状态下的沟通模拟训练的问题。

本发明授权一种基于情感识别模型的医患沟通模拟训练方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于情感识别模型的医患沟通模拟训练方法，其特征在于，包括： S1：利用患者模拟模型模拟医患沟通场景，得到沟通情景数据；所述患者模拟模型包括： 输入层，用于对患者年龄、性别、健康状况、人格类型数据、情绪参数和沟通场景信息进行预处理，得到输入数据； 隐藏层，用于对所述输入数据进行非线性变换，得到性格特征数据； 输出层，用于基于所述性格特征数据模拟医患沟通场景，得到沟通情景数据；其中，所述沟通情景数据包括沟通情景文本数据、沟通情景语音数据和沟通情景图像数据； S2：利用情绪分类算法和语调分析算法，构建情感识别模型；所述情感识别模型包括： 文本处理模块，用于对所述沟通情景文本数据进行预处理，得到去噪后的文本数据； 情感特征提取模块，用于对所述去噪后的文本数据的情感词进行分析，得到情感特征； 情绪分类模块，用于基于所述沟通情景图像数据，对所述情感特征进行分类，得到情绪分类结果； 语调分析模块，用于对沟通情景语音数据进行语调分析，得到语调分析结果；其中，所述语调分析结果包括语气情感强度和语言情绪反应分数； 分数计算模块，用于利用多层情感推理和分类器，综合所述情绪分类结果和所述语调分析结果，得到情感识别结果； S3：将所述沟通情景数据输入所述情感识别模型，利用自适应损失函数进行训练，得到训练好的情感识别模型；所述自适应损失函数的表达式为： ； 其中，表示自适应损失函数结果，表示每个情绪类别样本的动态权重，表示分类损失函数，表示标签，表示预测结果，表示正则化项权重，表示正则化项，表示模型的参数集合，表示情绪类别样本数量； S4：利用所述训练好的情感识别模型，对模拟医患沟通数据进行分析，得到情感识别结果，完成对医患沟通的模拟训练。

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