1.一种人工智能方法，其特征在于，所述方法包括：专业职业获取步骤：获取用户的专业或/和职业；

最近聊天语句获取步骤：获取机器人与用户最近聊天的语句序列，所述语句序列中的语句按照先后排序；

用户关注度预设权值设置步骤：获取最近聊天内容、近期聊天内容、心理健康、专业职业、聊天语句来源的用户关注度预设权值；

聊天语句选取步骤：根据所述用户当前的心理健康状态、用户的专业或/和职业、所述语句序列、当前的聊天模式通过大数据搜索引擎和用户关注度预设权值选取聊天语句发送给用户。

2.根据权利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，所述聊天语句选取步骤具体包括：

聊天模式更新步骤：若用户最近输入的语句存在，则所述最近聊天的语句序列至少包括用户最近输入的语句，并将聊天模式设置为回复模式；若用户最近输入的语句不存在且现在距离最近一次聊天语句对应的时间超过了预设等待时长且所述语句序列不为空，则将聊天模式设置为主动续聊模式；若用户最近输入的语句不存在且所述最近聊天的语句序列为空，则将聊天模式设置为主动开聊模式；

不同聊天模式下聊天语句选取步骤：若聊天模式是回复模式，则将所述用户当前的心理健康状态、所述用户的专业或/和职业、所述用户最近输入的语句和所述语句序列输入预设的面向回复的大数据搜索引擎，得到的输出作为对用户的聊天语句；若聊天模式是主动续聊模式，则将所述用户当前的心理健康状态、所述用户的专业或/和职业和最近聊天的语句序列中删除最近一次聊天的语句后的语句序列输入预设的面向续聊的大数据搜索引擎，得到的输出作为对用户的聊天语句；若聊天模式是主动开聊模式，则将所述用户当前的心理健康状态、所述用户的专业或/和职业输入预设的面向开聊的大数据搜索引擎，得到的输出作为对用户的聊天语句。

3.根据权利要求2所述的人工智能方法，其特征在于，所述聊天语句选取步骤具体还包括：

面向回复的大数据搜索引擎构建步骤：获取不同专业或/和职业、不同心理健康状态的用户与心理咨询师的心理健康聊天语料库，该聊天语料库中心理咨询师的聊天语句已经考虑用户的专业或/和职业；获取现有的一个或多个搜索引擎或/和具有检索功能的聊天数据库或/和将聊天数据库或/和所述心理健康聊天语料库增加检索功能后作为初始大数据引擎；将预设搜索语句作为初始大数据引擎的输入进行搜索，从根据预设排序规则得到的搜索结果中选取前K个搜索结果；将前K个搜索结果中每个搜索结果在排序中的倒排次序作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第一数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第一数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第一比例；将前K个搜索结果与最近聊天的语句序列组成初始大数据引擎的K个输入进行搜索，统计每个搜索的结果个数，作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第二数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第二数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第二比例；将前K个搜索结果与用户的心理健康状态组成初始大数据引擎的K个输入进行搜索，统计每个搜索的结果个数，作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第三数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第三数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第三比例；将前K个搜索结果与用户的专业或/和职业组成初始大数据引擎的K个输入进行搜索，统计每个搜索的结果个数，作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第四数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第四数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第四比例；将来源于通用大数据引擎等的搜索结果的来源优先级、来源于通用普通聊天数据库的搜索结果的来源优先级、来源于所述心理健康聊天语料库的搜索结果的来源优先级从低到高进行设置，将前K个搜索结果中每个搜索结果的来源优先级作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第五数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第五数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第五比例；将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第一比例、第二比例、第三比例、第四比例、第五比例分别根据最近聊天内容、近期聊天内容、心理健康、专业职业、聊天语句来源的用户关注度预设权值进行加权平均得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的优选度，选取对应优选度最高的搜索结果；将初始大数据引擎和上述搜索和结果筛选功能组合为所述预设的面向回复的大数据搜索引擎；将所述对应优选度最高的搜索结果作为所述预设的面向回复的大数据搜索引擎的输出；

面向续聊的大数据搜索引擎构建步骤：获取不同专业或/和职业、不同心理健康状态的用户与心理咨询师的心理健康聊天语料库，该聊天语料库中心理咨询师的聊天语句已经考虑用户的专业或/和职业；获取现有的一个或多个搜索引擎或/和具有检索功能的聊天数据库或/和将聊天数据库或/和所述心理健康聊天语料库增加检索功能后作为初始大数据引擎；将预设搜索语句作为初始大数据引擎的输入进行搜索，从根据预设排序规则得到的搜索结果中选取前K个搜索结果；将前K个搜索结果中每个搜索结果在排序中的倒排次序作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第一数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第一数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第一比例；将前K个搜索结果与最近聊天的语句序列组成初始大数据引擎的K个输入进行搜索，统计每个搜索的结果个数，作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第二数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第二数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第二比例；将前K个搜索结果与用户的心理健康状态组成初始大数据引擎的K个输入进行搜索，统计每个搜索的结果个数，作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第三数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第三数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第三比例；将前K个搜索结果与用户的专业或/和职业组成初始大数据引擎的K个输入进行搜索，统计每个搜索的结果个数，作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第四数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第四数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第四比例；将来源于通用大数据引擎等的搜索结果的来源优先级、来源于通用普通聊天数据库的搜索结果的来源优先级、来源于所述心理健康聊天语料库的搜索结果的来源优先级从低到高进行设置，将前K个搜索结果中每个搜索结果的来源优先级作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第五数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第五数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第五比例；将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第一比例、第二比例、第三比例、第四比例、第五比例分别根据最近聊天内容、近期聊天内容、心理健康、专业职业、聊天语句来源的用户关注度预设权值进行加权平均得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的优选度，选取对应优选度最高的搜索结果；将初始大数据引擎和上述搜索和结果筛选功能组合为所述预设的面向回复的大数据搜索引擎；将所述对应优选度最高的搜索结果作为所述预设的面向回复的大数据搜索引擎的输出；

面向开聊的大数据搜索引擎构建步骤：获取不同专业或/和职业、不同心理健康状态的用户与心理咨询师的心理健康聊天语料库，该聊天语料库中心理咨询师的聊天语句已经考虑用户的专业或/和职业；获取现有的一个或多个搜索引擎或/和具有检索功能的聊天数据库或/和将聊天数据库或/和所述心理健康聊天语料库增加检索功能后作为初始大数据引擎；将与用户的专业或/职业相同或相近的预设搜索语句作为初始大数据引擎的输入进行搜索，从根据预设排序规则得到的搜索结果中选取前K个搜索结果；将前K个搜索结果中每个搜索结果在排序中的倒排次序作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第一数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第一数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第一比例；将前K个搜索结果与最近聊天的语句序列组成初始大数据引擎的K个输入进行搜索，统计每个搜索的结果个数，作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第二数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第二数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第二比例；将前K个搜索结果与用户的心理健康状态组成初始大数据引擎的K个输入进行搜索，统计每个搜索的结果个数，作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第三数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第三数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第三比例；将前K个搜索结果与用户的专业或/和职业组成初始大数据引擎的K个输入进行搜索，统计每个搜索的结果个数，作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第四数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第四数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第四比例；将来源于通用大数据引擎等的搜索结果的来源优先级、来源于通用普通聊天数据库的搜索结果的来源优先级、来源于所述心理健康聊天语料库的搜索结果的来源优先级从低到高进行设置，将前K个搜索结果中每个搜索结果的来源优先级作为前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第五数量，将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第五数量归一化后得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第五比例；将前K个搜索结果中每个搜索结果对应的第一比例、第二比例、第三比例、第四比例、第五比例分别根据最近聊天内容、近期聊天内容、心理健康、专业职业、聊天语句来源的用户关注度预设权值进行加权平均得到前K个搜索结果中每个搜索结果对应的优选度，选取对应优选度最高的搜索结果；将初始大数据引擎和上述搜索和结果筛选功能组合为所述预设的面向回复的大数据搜索引擎；将所述对应优选度最高的搜索结果作为所述预设的面向回复的大数据搜索引擎的输出。

4.根据权利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法还包括：聊天心理健康状态预测步骤：将所述最近聊天的语句序列中机器人聊天语句删除，得到最近聊天的用户语句序列，将用户的专业或/和职业、最近聊天的用户语句序列输入预设的人工智能心理健康状态预测模型，计算得到的输出作为所述用户当前的聊天心理健康状态；

其他心理健康状态获取步骤：获取所述用户当前的其他心理健康状态，所述用户当前的其他心理健康状态包括根据其他手段例如传感器、问卷等方式进行评估获得的用户当前心理健康状态；

当前心理健康状态计算步骤：根据所述用户当前的聊天心理健康状态和所述用户当前的其他心理健康状态，计算得到所述用户当前的心理健康状态。

5.根据权利要求4所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法还包括：人工智能心理健康状态预测模型构建步骤：获取不同专业或/和职业、不同心理健康状态的用户与心理咨询师的心理健康聊天语料库，该聊天语料库中心理咨询师的聊天语句已经考虑用户的专业或/和职业；从聊天语料库中选取用户的每一条聊天语句作为用户最近输入的语句，将用户最近输入的语句及其之前(预设次数‑1)次的最近聊天的语句作为最近聊天的语句序列，将所述最近聊天的语句序列中机器人聊天语句删除，得到最近聊天的用户语句序列；将用户的专业或/和职业、最近聊天的用户语句序列作为人工智能心理健康状态预测模型的输入，将最近聊天的用户语句序列中最近的用户聊天语句对应的心理健康状态作为人工智能心理健康状态预测模型的预期输出，对人工智能心理健康状态预测模型进行训练和测试，得到预设的人工智能心理健康状态预测模型。

6.一种人工智能系统，其特征在于，所述系统包括：专业职业获取模块：获取用户的专业或/和职业；

最近聊天语句获取模块：获取机器人与用户最近聊天的语句序列，所述语句序列中的语句按照先后排序；

用户关注度预设权值设置模块：获取最近聊天内容、近期聊天内容、心理健康、专业职业、聊天语句来源的用户关注度预设权值；

聊天语句选取模块：根据所述用户当前的心理健康状态、用户的专业或/和职业、所述语句序列、当前的聊天模式通过大数据搜索引擎和用户关注度预设权值选取聊天语句发送给用户。

7.根据权利要求6所述的人工智能系统，其特征在于，所述系统还包括：聊天心理健康状态预测模块：将所述最近聊天的语句序列中机器人聊天语句删除，得到最近聊天的用户语句序列，将用户的专业或/和职业、最近聊天的用户语句序列输入预设的人工智能心理健康状态预测模型，计算得到的输出作为所述用户当前的聊天心理健康状态；

其他心理健康状态获取模块：获取所述用户当前的其他心理健康状态，所述用户当前的其他心理健康状态包括根据其他手段例如传感器、问卷等方式进行评估获得的用户当前心理健康状态；

当前心理健康状态计算模块：根据所述用户当前的聊天心理健康状态和所述用户当前的其他心理健康状态，计算得到所述用户当前的心理健康状态。

8.一种人工智能装置，其特征在于，所述装置用于实现权利要求1‑5任意一项所述方法的步骤。

9.一种机器人，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的人工智能机器人程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1‑5任意一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1‑5任意一项所述方法的步骤。