【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于对话增强，具体是一种基于大模型的保险行业对话数据增强方法。
技术介绍
1、目前基于深度学习来构建文本对话机器人已经成为一个主流的方案，然而在对话机器人的构建过程中，如何低成本高效的构建一个高质量的大规模的对话训练数据来增强对话机器人的智能性，以往的方法一般都是对句子中的词语进行删除、增加，同义词替换、回译以及人工标注的方法来进行数据的增强，但是在保险行业之间的对话中存在以下不足：
2、1、对句子中的词语进行删除和增加，会使得关于保险对话的语义变化的非常突兀甚至发生变化，整体的对话逻辑混乱和缺失；
3、2、对句子进行同义词的替换，虽然质量比较好，但是规模不足，导致语义不够完善；
4、3、采用回译的方法把中文翻译为外文然后再翻译为中文，往往会改变保险行业对话的风格，不符合部分人的对话习惯，同时也比较依赖翻译模型和翻译接口的质量，以导致精准度较低；
5、4、而人工标注的对话的方式由于保险行业对话的内容通常含有大量的解释内容，因此成本巨大，而且效率太低。
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【技术保护点】
1.一种基于大模型的保险行业对话数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的保险行业对话数据增强方法，其特征在于，所述基于语音识别技术和对话时间将对话语音转化为若干段对话文本，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大模型的保险行业对话数据增强方法，其特征在于，所述确定需要判断的两个断句文本，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型的保险行业对话数据增强方法，其特征在于，所述基于对话语音将修改文本中的断句文本进行拼接，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大模型的保险行业对话...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的保险行业对话数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的保险行业对话数据增强方法，其特征在于，所述基于语音识别技术和对话时间将对话语音转化为若干段对话文本，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大模型的保险行业对话数据增强方法，其特征在于，所述确定需要判断的两个断句文本，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型的保险行业对话数据增强方法，其特征在于，所述基于对话语音将修改文本中的断句文本进行拼接，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大模型的保险行业对话数据增强方法，其特征在于，所述对连续文本进行对话切分之后得到切分文本，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于大模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐景明，黄洋，廖奇，李圆法，陈楷，李钊辉，
申请(专利权)人：科讯嘉联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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