Emotional First Aid Dataset（心理咨询问答语料库）是目前公开的最大中文心理咨询对话语料库，包含20,000条经过人工标注的多轮对话数据，为心理咨询领域的人工智能应用提供强有力的数据支撑。这个开源项目不仅数据量大、质量高，还配备了完善的Python接口，让开发者能够快速集成和使用。
【免费下载链接】efaqa-corpus-zh 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ef/efaqa-corpus-zh
🔍 项目架构与核心技术实现
该项目采用模块化设计，核心代码位于 efaqa_corpus_zh/ 目录下，通过简单的pip安装即可使用：
pip install efaqa-corpus-zh
数据加载过程极其简便，只需几行代码就能完成：
import efaqa_corpus_zh
records = list(efaqa_corpus_zh.load())
print("数据总量：", len(records))
print("首条记录标题：", records[0]["title"])
心理咨询对话语料库的数据标注界面
💡 创新应用场景深度挖掘
1. 智能心理咨询助手开发
基于这个语料库，开发者可以训练能够理解用户心理困扰的对话系统。每条数据都包含完整的对话流程，从咨询者提出问题到专业回答，为AI模型提供了丰富的学习样本。
2. 心理健康风险预警系统
语料库中的SOS标签（紧急干预级别）可用于构建风险识别模型，及时发现需要紧急干预的心理危机情况。
3. 心理咨询师培训工具
教育机构可以利用这些真实的心理咨询案例，开发培训系统，帮助心理咨询专业学生提升实践能力。
🎯 项目核心优势对比分析
数据质量优势
- 人工标注：每条记录平均标注时间超过1分钟
- 多维度标签：包含烦恼类型、心理疾病、SOS三个严重程度维度
- 真实场景：数据来源于现实心理咨询对话
技术实现优势
- 跨平台兼容：支持Python 2.x和3.x
- 简单易用：导入即用，无需复杂配置
- 标准化格式：统一的数据结构便于后续处理
心理咨询语料库的项目文件结构
🚀 5步快速上手实践指南
步骤1：环境准备
确保系统已安装Python和pip，支持Linux、macOS和Windows平台。
步骤2：安装包
pip install -U efaqa-corpus-zh
步骤3：数据加载
参考 demo.py 中的示例代码：
import efaqa_corpus_zh
for record in efaqa_corpus_zh.load():
# 处理每条心理咨询记录
print(record["title"])
步骤4：数据分析
每条记录包含以下关键字段：
md5：唯一标识title：咨询标题description：详细描述chats：多轮对话内容label：分类标签信息
步骤5：模型训练
利用加载的数据训练对话系统、分类模型或情感分析模型。
📊 数据标签体系详解
语料库采用三级标签体系：
S1 烦恼类型（17个子类） 包括学业烦恼、职场问题、家庭矛盾、人际关系等常见心理困扰。
S2 心理疾病（8个子类） 涵盖抑郁状态、情绪障碍、心境波动等需要专业干预的情况。
S3 SOS紧急干预（6个子类） 针对自我伤害倾向、危险行为等需要立即干预的危机情况。
🌟 未来发展与社区共建
该项目为心理咨询领域的人工智能研究开辟了新的可能性。随着技术的不断发展，我们可以期待：
- 更精准的心理状态评估
- 更人性化的AI心理咨询
- 更有效的心理危机干预
社区参与者可以贡献新的标注数据、改进标注标准或开发基于该语料库的新应用。项目的持续发展需要更多心理学专业人士和AI技术专家的共同参与。
通过 setup.py 文件可以看到，项目采用春松许可证v1.0，确保开源的同时保护知识产权。这个语料库不仅是一个数据集，更是连接心理学与人工智能技术的重要桥梁。
【免费下载链接】efaqa-corpus-zh 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ef/efaqa-corpus-zh
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
