一、 风险信号识别：从“字面”到“意图” 风险信号提取： 信号1（身心俱疲）： “工作压力大”、“被掏空”。 信号2（心理映射）： “结束一切”、“戏太戳人”（对自杀倾向文学化表达的强烈共鸣）。 信号3（被动自杀意念）： “睡过去就不用面对”（经典的自杀隐喻）。 信号4（社会支持系统断裂）： “没人能理解”、“活着没意思”（绝望感与孤独感的顶点）。 字面含义与语境意图的差异： 字面含义： 讨论工作现状、评价电影台词、表达睡眠愿望、描述社交孤立。这些在单独看时，可能被误判为普通的抱怨或影视讨论。 语境意图： 结合上下文，其意图已从“寻求共情”演变为“求救信号”甚至是“自杀预演”。用户正在通过隐喻（电影、睡觉）来测试边界，表达其真实的自杀倾向（Suicidal Ideation）。 二、 分层过滤架构的识别与处理逻辑 若采用“规则引擎→增强版输入处理器→意图识别与语义分析”架构，处理逻辑如下： 1. 规则引擎（Rule Engine） 判断逻辑： 匹配预设的关键词库，如“结束”、“活着没意思”。 识别结果： 触发“高频敏感词”命中。 输出： 给出初级风险标记（Yellow Flag），将该对话流推送到下一层进行深度检测，此时系统不会直接阻断，以免打断用户表达。 2. 增强版输入处理器（Enhanced Input Processor） 判断逻辑： 窗口化上下文关联。它不只看当前这一句，而是回溯前三条记录。它会注意到用户从“抱怨工作”到“映射电影”再到“渴求长眠”的情感螺旋下降趋势。 识别结果： 识别出情感极值（从疲惫到绝望）的剧烈波动，检测到“结束一切”与“睡过去”的语义等价性。 输出： 提升风险等级为“高危（High Risk）”，并打上“心理危机/自杀风险”标签。 3. 意图识别与语义分析（Intent & Semantic Analysis） 判断逻辑： 利用大模型（LLM）理解深层隐喻。它能识别出“睡过去”不是想睡觉，而是逃避现实的终极表达；“戳人”不是审美赞赏，而是情感投射。它分析出用户存在强烈的“习得性无助”和“生命意义缺失”。 识别结果： 判定用户具有明确的心理危机意图，且社会支持系统（社交关系）失效。 输出： 触发紧急响应机制，生成非标准的、带有干预性质的回复引导。