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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于可解释机器学习人机交互方法、系统、介质及设备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：CN117252265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311213360.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于可解释机器学习人机交互方法、系统、介质及设备是由黄英辉;刘辉;王伟军设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可解释机器学习人机交互方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明属于人机交互技术领域，公开了一种基于可解释机器学习人机交互方法、系统、介质及设备，预测的心理帮助问答基于ChatGPT，并进行平均比较分析的心理健康问答人类咨询师和ChatGPT；确定了影响心理健康问答的感知帮助性的关键语言线索，以及关键语言线索对感知帮助性的影响；设计针对ChatGPT的提示策略，通过有针对性的提示，改善ChatGPT在心理健康问答方面的表现。本发明ChatGPT对真实心理健康问题的回答是否与人类咨询师提供的高质量回答具有语言相似性；如何设计和优化提示工程，以提高ChatGPT在心理健康问答中的表现，有针对性的提示工程是否可以提高ChatGPT的反应质量。

本发明授权基于可解释机器学习人机交互方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释机器学习的人机交互方法，其特征在于，包括以下步骤：获取生成式人工智能的心理健康咨询数据，通过机器学习预测人工智能在心理健康问答中的感知效用的主要挑战和困难是获取带有标记的心理健康问答数据；对数据集进行预处理，包括分词、停止除词、关键词提取；使用工具如Gensim来处理心理健康问答文本，构建心理健康领域字典，并导出心理健康主题的嵌入式表示；使用情绪分析工具从问答文本中识别7种情绪统计，包括积极、喜悦、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶、惊讶；使用cLIWC从问答文本中提取心理语言线索的统计特征；利用语言调查和Word计数计算主题一致性、语言风格相似性和问答文本中的情感相似性，描述心理健康问答文本中的治疗联盟；通过手动检查与心理健康相关的问答文本对所有提取的特征值进行验证；从咨询数据中识别语言模式，包括求助者的提问、回答以及两者之间的互动过程的心理语言学线索、主题一致性、语言风格匹配和情感相似性；获取有效的语言模式特征进行回归预测；利用特征敏感性分析对预测模型进行优化，并识别特征对心理咨询有效性的影响；利用计算语言学和适用于大规模问答话语分析的可解释机器学习方法，构建预测模型；利用提问者的提问、咨询师的回答以及两者之间的同步互动，预测和解释心理健康问答的感知帮助性；这包括LIWC、主题一致性、语言风格、情感相似性特征；利用感知到的帮助性作为预测模型的输出目标，并使用寻求帮助者和咨询师的语言探究和Word计数，以及治疗联盟特征，作为输入，利用可解释的机器学习技术来提出可解释的预测模型；选择五种常用的回归算法，包括岭回归、最小绝对收缩和选择算子、支持向量回归、随机森林和eXtreme梯度增强；岭回归和LASSO用于处理共线性和过拟合的问题；支持向量回归是支持向量机的一种应用，用于处理非线性和高维数据问题，并已用于感知帮助性预测；集成方法，通过组合多个模型来提高预测性能，如随机森林和eXtreme梯度增强；基于特征敏感性分析的结果，提取可操作的语言模型特征用于制定针对性的提示；这些提示可以包括如何改善问题的表达、如何改善回答的质量；将这些提示与求助者的问题一同传给生成式人工智能模型以生成优化后的回答；生成的回答不仅需要满足求助者的需求，同时也需要考虑到所提取的语言模型特征，以创造出高质量的心理健康问答；提取可操作的语言模型特征以制定针对性的提示；并将这些提示与求助者的提问一同传给生成式人工智能模型以获得优化后的回答。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉理工大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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