【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能对话系统，具体而言，涉及海量多结构对话数据训练的智能对话系统。
技术介绍
1、智能对话模块化是一个结合了人工智能技术和模块化设计理念的概念，它旨在将复杂的智能对话系统划分为多个可管理、可替换的模块，以提高系统的可扩展性、可维护性和灵活性。随着人工智能技术的飞速发展，智能对话系统已经广泛应用于各个领域，如智能家居、智能客服、教育辅导等。然而，这些系统往往具有复杂的结构和功能，给开发和维护带来了挑战。模块化设计作为一种有效的解决方案，被广泛应用于软件开发中，以提高系统的可管理性和可扩展性。
2、现有技术中的智能对话系统缺乏多结构对话数据训练，智能对话系统应答问题逻辑思维不够缜密的问题。
技术实现思路
1、为了弥补以上不足，本专利技术提供了海量多结构对话数据训练的智能对话系统，旨在改善现有技术中的智能对话系统缺乏多结构对话数据训练，智能对话系统应答问题逻辑思维不够缜密的问题。
2、本专利技术是这样实现的：
3、本专利技术提供多语种表征的海量多结构对话数据训练的智能对话系统，包括
4、多结构对话数据训练，利用具有多种结构特征以及形式对话数据进行模型训练，通过大模型自动提取对话之间的逻辑关系以及字词句的运用，形成知识存储在大模型内部；智能对话模块，通过自然语言处理、语音识别和语音合成技术，基于上述多结构对话数据训练中的大模块为用户提供实时、智能的对话体验；训练优化，针对多轮智能对话的特点将数据收集，通过大模型将对话优化训练。多
5、优选的，所述多结构对话数据训练还包括模型的架构选择数据、超参数调优数据、训练过程的稳定性和效率数据。
6、优选的，所述架构选择数据包括数据的多样性、数据的平衡性和数据的标注质量。
7、优选的，所述训练优化利用上下文信息来增强模型的理解能力，通过增量训练或迁移学习等方法来持续优化模型性能。
8、优选的，所述训练优化采用注意力机制、可视化技术提高模型的可解释性。
9、优选的，所述自然语言处理技术负责理解和分析用户的语音指令，提取关键信息。
10、优选的，所述语音识别技术将用户的语音输入转换为文本，为后续的对话处理提供基础。
11、优选的，所述语音合成技术将计算机生成的文本回复转换为语音，使用户能够听到流畅自然的语音输出。
12、本专利技术的有益效果是：本专利技术通过上述设计得到的海量多结构对话数据训练的智能对话系统，多语种表征的海量多结构对话数据训练的智能对话系统是一种先进的对话系统，它结合了多语种支持技术和海量多结构对话数据的训练，以实现跨语言的智能对话。即通过大模型自动提取对话之间的逻辑关系以及字词句的运用，形成知识存储在大模型内部。通过自然语言处理、语音识别和语音合成技术，基于上述多结构对话数据训练中的大模块为用户提供实时、智能的对话体验。最后针对多轮智能对话的特点将数据收集，通过大模型将对话优化训练，以实现基于大模型的更具有逻辑思维的智能对话问答系统。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.海量多结构对话数据训练的智能对话系统，其特征在于，包括
2.根据权利要求1所述的海量多结构对话数据训练的智能对话系统，其特征在于，所述多结构对话数据训练还包括模型的架构选择数据、超参数调优数据、训练过程的稳定性和效率数据。
3.根据权利要求2所述的海量多结构对话数据训练的智能对话系统，其特征在于，所述架构选择数据包括数据的多样性、数据的平衡性和数据的标注质量。
4.根据权利要求1所述的海量多结构对话数据训练的智能对话系统，其特征在于，所述训练优化利用上下文信息来增强模型的理解能力，通过增量训练或迁移学习等方法来持续优化模型性能。
5.根据权利要求4所述的海量多结构对话数据训练的智能对话系统，其特征在于，所述训练优化采用注意力机制、可视化技术提高模型的可解释性。
6.根据权利要求1所述的海量多结构对话数据训练的智能对话系统，其特征在于，所述自然语言处理技术负责理解和分析用户的语音指令，提取关键信息。
7.根据权利要求1所述的海量多结构对话数据训练的智能对话系统，其特征在于，所述语音识别技术将用户的语音输入转
8.根据权利要求1所述的海量多结构对话数据训练的智能对话系统，其特征在于，所述语音合成技术将计算机生成的文本回复转换为语音，使用户能够听到流畅自然的语音输出。
...【技术特征摘要】
1.海量多结构对话数据训练的智能对话系统，其特征在于，包括
2.根据权利要求1所述的海量多结构对话数据训练的智能对话系统，其特征在于，所述多结构对话数据训练还包括模型的架构选择数据、超参数调优数据、训练过程的稳定性和效率数据。
3.根据权利要求2所述的海量多结构对话数据训练的智能对话系统，其特征在于，所述架构选择数据包括数据的多样性、数据的平衡性和数据的标注质量。
4.根据权利要求1所述的海量多结构对话数据训练的智能对话系统，其特征在于，所述训练优化利用上下文信息来增强模型的理解能力，通过增量训练或迁移学习等方法来持续优化模型性能。
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴石松，冯勤宇，李轩昂，梁寿愚，卢志良，陈柔伊，董召杰，李成，余煜塬，李晋伟，陈骞，林全郴，郑桦，赵必美，
申请(专利权)人：南方电网人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。