情感关怀设计|政务设计
一、情感对话系统最终功能
1、情感对话,有记忆功能,能关注人的兴趣爱好
2、个人助手=能提醒吃药、喝水等
3、机器人有人格、懂得话术,能投其所好
最终实现数字疗法参考: woebot机器人
第一方面,就Woebot本身,其实它的对话结构都是设计好的,因此它的绝大部分问题都不是开放性的问题。通常它需要用户从几个候选答案中选择,从而根绝提前设计好的决定树路径来进行对话。如上面回答所说,Woebot使用的认知行为疗法(CBT),通过将精神健康和心理学已有的一些知识融入到谈话中,从而使人们了解正确的对物,对人,对己的认知,并纠正一些用户(或者患者)已有的不正确的认知观念。根绝Woebot研究团队在2017发表在JMIR Mental Health期刊上的论文我们能够看到,Woebot产品似乎对于抑郁和焦虑有一定帮助【1】。但是在解读这个实验的时候,我们需要注意一点:实验中的所有参与者并不是经过临床诊断的“抑郁症患者”,而是70个自认为有过抑郁和焦虑症状的在校大学生。因此,即使实验结果能够显示Woebot对于实验参与者的抑郁和焦虑程度有所缓解,但是我们并不能下结论为-“Woebot产品对于抑郁症有效”。这样的结论需要严格的临床验证才可以得出。
1.首先要明确老年人面对的问题有哪些?需要查询论文将老年人面临的问题进行总结分类,也就对应这意图分类
2.提问这些问题的原因有哪些?对话系统主动提出,针对不同问题,有不同的提问方式
3.用户(老人)输入回答,明确具体原因,根据语料在做意图分类
4.对话系统回应:根据不同原因回答不同关怀答案
二、老年人面临问题分类
1.心理问题:
子女不在身边易产生心理问题。一是行为偏离,缺乏交流沟通使得性格病态:处事认真的变成固执生硬、急躁、乖僻;文雅清高的变得不爱交际;性格随和的发展成任性粗野等。二是孤独抑郁,独居老人有可能会出现孤独、压抑之感,情感日渐脆弱,会产生衰老和死亡的联想,导致自卑、烦躁、焦虑、多疑。三是失落依赖,生活单调注意力无法转移时会产生内疚、负罪、失落和依赖,常常因为小事而抱憾终身。
(1).孤独症
寂寞、精神空虚,无事可做
- text: "那让我陪您聊聊天吧,希望能缓解您不好的感觉"
- text: "那和我唠唠嗑呀,能是您每天开心快乐"
(2).抑郁症、焦虑症、疑病症
心烦意乱、坐立不安、为一点小事提心吊胆、紧张恐惧
敏感多疑,易受暗示、对周围事物缺乏兴趣、对自己身体变化过渡关注,或者过分自恋
精神容易兴奋,控制不住,精力不足,情绪性疲劳,失眠多梦,头痛心悸,睡眠浅,早醒,多梦
- text: ""
- text: ""
(3).其他负面情绪
2.空巢独居
(1)丧偶
(2)失孤
(3)子女不在身边
(4)无子女
(5)独自居住
3.老年患病:
一是我国老年人中70%患有慢性老年病,15%患严重疾病。慢性疾病伴有不可逆的并发症,需要终生治疗及护理。二是老人行动迟缓或不便,常引发伤亡事故,如上下楼梯跌落、用煤气时烧伤烫伤等。三是日常起居需要有人提供卫生清扫、购物、洗衣、做饭等帮助。
(1)患有各种老年疾病
(2)需要经常吃药
(3)行动迟缓不便
(4)难以照顾自己
(5)不方便就医,没钱看病
(6)有自杀倾向
4.经济困难:
部分空巢老人,因为经济收入低,对社会依赖性很强,这一特点在孤寡老人、高龄老人和老年妇女当中特别突出。经济困难导致入不敷出,会影响到老人健康保障和医疗保障等必要的开支,而致恶性循环。
5.操劳过渡:
儿女的孩子要操心,儿女们的地也要操心,儿女们都有工作,地里的活都是老人们在管,久而久之会造成身体不支,出现疾病。
二、老年人关心话题
1.自身和老伴身体健康
2.家庭和睦
3.子女工作顺利,家庭幸福
4.原单位效益好
5.社会安定
6.收入增加
- 疾病和医疗问题:尤其高龄老人,受到慢性疾病的折磨,生活质量受到损害。
- 家庭照顾问题:空巢、独居和失独老人的此类问题尤为严重。
- 宜居环境问题:老年居住环境中存在安全隐患和物理障碍,是他们面临伤残风险和融入社会受限。
- 代际隔阂问题:老人知识与经验过时,学习机会和资源接近机会减少,难以掌握现代知识和信息,与年轻人的沟通易产生隔阂。
- 社会隔离问题:老人退出了职场货失去劳动能力后社交圈子大大缩小,晚年生活往往与孤独,寂寞为伴,与社会隔离。
环球旅游
养老院
儿女家庭
养老金、医疗保险、物价
二、政务
政务服务意图交互系统设计
一、政务服务意图资产
1.意图语料库管理
领域:公安、民政、人社、医保、交通、环保等领域的语料库
类型:语料词典、FAQ问答、图谱问答、多轮对话、多模态问答、智能检索等的专属服务语料库
操作:采集、抽取、构建、导入、导出、修改、删除、维护
2.意图知识库管理
数据结构化:实体识别,关系抽取,属性抽取
知识库:构造、融合、检索、问答、推理、共享、提示、评估、应用
3.意图目标库管理
(1).目标分级
领域:公安、民政、人社、医保服务领域的意图
(2).意图目标库维护与监控
4.意图图谱管理
图谱构建、图谱维护、图谱应用
5、用户画像管理
二、政务服务意图训练
模型分类算法
三、政务服务意图交互引擎
1.多模态融合引擎
2.政务意图识别服务
3.回复控制服务
4.意图监督服务
5.模糊推理与泛化理解引擎
四、政务服务意图接口
1.政务服务意图管理端
2.政务服务意图运维端
3.政务服务意图服务端
五、拆分知识
1.政府意图知识库
语料库:意图分类使用
知识库:意图详情、意图分级、FAQ知识库、图谱知识库
2.意图分类算法
规则:字典、规则库
机器学习算法
深度学习算法
3.用户画像
使用用户基本信息
4.交互
通过对话问答方式
知识问答型:FAQ、KBQA
任务型:多轮对话
问题:
1.东西很多、很泛、具体要实现的功能标准是什么?
2.我们提前准备的标准是什么?举例,意图分类知识库,分几类,训练数据
3.会给比这个详细的需求说明吗?
数据生成工具:
https://rodrigopivi.github.io/Chatito/
参考文献:
1.https://wenku.baidu.com/view/60c63fa8d7d8d15abe23482fb4daa58da0111cbc.html