长时间的抑郁能够导致一个人的失能,需要进行积极的治疗。然而,社会上对抑郁患者的歧视和治疗过程中金钱及精力的大量消耗,致使大部分患者不愿意接受帮助。对此,本文基于自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)的相关技术,提出了利用聊天机器人(Chatbot)实现抑郁辅助治疗智能化的方法。通过患者与聊天机器人之间的交互,在没有歧视的环境中,实现对患者免费实时的治疗。其中主要做了以下两个方面的工作:1)探讨了抑郁的本质,并分别从恋爱、家庭和工作三个方面对抑郁产生的过程及其背后潜在的个人真实意图进行了论述,同时通过模仿抑郁治疗过程中的对话内容,建立了面向抑郁的聊天机器人语料库。2)分别基于Seq2Seq(Sequenceto Sequence)网络和Dialogflow框架建立了生成式和检索式聊天机器人,并通过模拟对话实验和与机器人交互的用户反馈,对比分析了两类聊天机器人的优劣,得到基于Dialogflow搭建的聊天机器人具备实现抑郁辅助治疗的可能性。在上述的工作过程中,本文做出了以下三点创新:1)在对抑郁本质的分析中,本文从目的论的角度出发反驳了以认知行为方式为出发点的解释,并结合阿德勒心理学的思想对抑郁做出了新的理解。2)针对Seq2Seq模型生成语句质量不高的问题,本文借鉴了对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)和强化学习的思想进行了改进。让Seq2Seq网络作为GAN中的生成器,并设置判别器的输出为奖励函数,采用强化学习中策略梯度下降的方法来最大化奖励函数的值,通过这样的方式,提升了 Seq2Seq模型生成语句之间的关联性。3)结合Dialogflow框架下的意图机制,通过设置关键词匹配对应意图的方式,实现了聊天机器人对于同一个主题的多轮对话。最后,本文从抑郁治疗的心理学角度出发,通过分析基于Dialogflow框架的聊天机器人在实际应用中的具体工作流程,在理论层面上证实了聊天机器人可以起到对抑郁的辅助治疗作用,从而验证了本文实现抑郁辅助治疗智能化方法的有效性和可行性。